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Costruirò un chatbot rag o un'app LLM con langchain e fastapi
Abbas Mustafa
Informazioni su questo servizio
Traduzione automatica.
I tuoi dati sono bloccati in PDF, database e documenti che il tuo LLM non può vedere. Sistemiamolo.
Costruire un'applicazione RAG da zero è per l'80% idraulica e per il 20% vera intelligenza. Strategia di chunking sbagliata, recupero rotto, risposte allucinanti. Se vuoi un sistema che effettivamente recupera il contesto giusto e genera risposte accurate, l'architettura deve essere corretta fin dall'inizio.
Cosa ottieni:
- Pipeline RAG costruita con LangChain, collegata alle tue fonti di dati
- Configurazione dello store vettoriale usando FAISS o ChromaDB in base al tuo caso d'uso
- Backend FastAPI con endpoint REST puliti che il tuo frontend può chiamare
- Prompt engineering ottimizzato per il tuo dominio specifico
- Strategia di chunking e embedding ottimizzata per la precisione del retrieval
- Citazione delle fonti nelle risposte così gli utenti sanno da dove vengono le risposte
- Codice completo, documentato e pronto per essere esteso
Come funziona:
Condividi le tue fonti di dati (PDF, URL, database, file di testo) e descrivi cosa devono chiedere i tuoi utenti. Progetto la pipeline di retrieval e generazione intorno ai tuoi documenti reali. Ricevi codice funzionante, non un notebook demo.
Questo è per te se:
- Hai documenti interni, manuali o basi di conoscenza che gli utenti devono consultare
- Vuoi un chatbot che utilizza i tuoi contenuti
Scopri di più su Abbas Mustafa
Abbas Mustafa
AI Engineer for LLM, RAG, Chatbot and ML Pipeline Solutions
- DaFrancia
- Membro dadic 2018
- Tempo di risposta medio1 ora
- Ultima consegna1 anno
Lingue
Inglese
I'm an AI Systems Engineer with 5+ years of experience building production-grade AI solutions — RAG pipelines, fine-tuned LLMs (LoRA/PEFT), multi-agent systems, and computer vision applications. I've deployed ML systems for medical imaging, trading, and security, and built full-stack platforms serving 10,000+ users with FastAPI, Docker, and Kubernetes. Currently pursuing an MSc in Cybersecurity in France, I bring a security-first mindset to every build. Whether you need a chatbot, an automation agent, or a complete ML pipeline, I deliver clean, scalable, well-documented work.
Traduzione automatica.
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FAQ
Traduzione automatica.
Cosa devo fornirti prima di iniziare?
Le tue fonti di dati (file PDF, URL, accesso al database o esportazioni di testo), una descrizione delle domande che gli utenti porranno e il provider LLM preferito (OpenAI, Anthropic o open-source). Le chiavi API sono tua responsabilità e rimangono private.
Quali LLM e store vettoriali supporti?
Lavoro con OpenAI (GPT-4, GPT-3.5), Anthropic (Claude) e modelli open-source tramite HuggingFace. Per gli store vettoriali: FAISS, ChromaDB e Pinecone. Ti consiglierò la soluzione migliore per il tuo caso d'uso.
Il codice funzionerà sul mio server, non solo localmente?
I pacchetti Standard e Premium includono la containerizzazione con Docker, così l'app funziona in modo coerente ovunque. Il pacchetto Premium include la configurazione completa di deployment.
Quanto sarà preciso il retrieval?
La precisione dipende dalla qualità dei documenti e dal tipo di query. Ottimizzo chunking, embedding e parametri di retrieval per il tuo dataset specifico. La maggior parte dei clienti ottiene risultati molto migliori rispetto alle configurazioni standard.
Posso estendere il codice dopo la consegna?
Sì. Tutto il codice è pulito, documentato e strutturato in modo che tu o il tuo team possiate svilupparlo ulteriormente. Posso anche definire un scope per lavori successivi se hai bisogno di nuove funzionalità.
Firmi NDA?
Sì, per ordini Standard e Premium su richiesta.
Cosa succede se ho bisogno di qualcosa tra lo scope Basic e quello Standard?
Contattami con le tue esigenze. Preparerò un'offerta personalizzata che si adatta esattamente a quello che ti serve.
