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Costruirò un chatbot rag con gemini, pinecone e agenti AI
Aditya K.
Informazioni su questo servizio
Traduzione automatica.
La maggior parte degli chatbot AI può generare una risposta. La vera sfida è farli recuperare le informazioni giuste, usare correttamente i tuoi dati e sapere quando escalare.
Costruisco chatbot RAG e sistemi AI multi-agente usando Gemini, Pinecone, LLMs, API e database.
Ho creato un sistema di linguaggio naturale verso database che permette agli utenti di interrogare oltre 100K record MySQL senza scrivere SQL, con un tempo di risposta medio sotto 1,5 secondi e riducendo la latenza delle query ripetute di circa il 65% grazie alla cache semantica.
Ho anche sviluppato un sistema di supporto clienti multi-agente con routing intelligente, agenti specializzati, escalation basate sul sentiment e logica decisionale in tempo reale.
Cosa costruisco
Chatbot RAG su documenti, database & API
Agenti AI alimentati da Gemini / LLM
Pinecone ricerca vettoriale & recupero semantico
Routing multi-agente e escalation
Q&A su dati strutturati + non strutturati
Integrazioni con database e API
Cache semantica per latenza e costi più bassi
Interfacce di chat personalizzate e dashboard di amministrazione
Processo
- Capire i tuoi dati e il caso d'uso
- Progettare l'architettura rag/agent
- Costruire sui tuoi dati reali
- Testare accuratezza, latenza e affidabilità
- Consegnare con documentazione
Contattami prima di ordinare Premium per sistemi complessi multi-agente
Scopri di più su Aditya K.
Aditya K.
Smarter AI for a Smarter Business
- DaIndia
- Membro dadic 2020
- Tempo di risposta medio1 ora
Lingue
Inglese
Hi, I’m Aditya, an AI developer focused on building production-ready AI systems for startups and SaaS teams.
I design custom AI agents, including chatbots, voice agents, research tools, and multi-agent workflows.
I also build end-to-end AI SaaS products with vector databases, scalable backends, and clean integrations.
My goal is to help teams ship reliable AI features faster and turn ideas into real, scalable products.
Traduzione automatica.
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FAQ
Traduzione automatica.
Puoi costruire un chatbot usando i miei documenti?
Sì. Posso costruire un sistema RAG usando PDF, file di testo, siti web, basi di conoscenza, database o altre fonti di dati supportate.
Puoi collegare il chatbot al mio database?
Sì. Posso integrare database come MySQL, PostgreSQL, MongoDB e altre fonti di dati backend a seconda del tuo progetto.
Puoi integrare Gemini o un altro LLM?
Sì. Posso integrare Gemini e altre API LLM compatibili in base alle tue esigenze.
Puoi migliorare la velocità di un chatbot RAG esistente?
Sì. Posso ottimizzare il recupero, la cache, i prompt, le query al database, la selezione del modello e le chiamate API per ridurre latenza e costi.
Puoi integrare il chatbot nella mia applicazione esistente?
Sì. Posso integrare il sistema con il tuo frontend, backend, API, database o sistema di autenticazione esistenti.
Puoi creare una dashboard di amministrazione?
Sì. Il pacchetto Premium può includere una dashboard di amministrazione per monitorare conversazioni, agenti, escalation o attività del sistema.
