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Costruirò applicazioni web AI personalizzate o chatbot RAG usando l'API Gemini
Ahmad Chughtai
Informazioni su questo servizio
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Stai cercando di integrare un'intelligenza artificiale ad alte prestazioni nella tua piattaforma o di creare un'applicazione RAG (Retrieval-Augmented Generation) da zero?
Sono Ahmad, un ingegnere di applicazioni AI e sviluppatore Full-Stack specializzato nella creazione di sistemi AI robusti, pronti per la produzione. Non mi limito a scrivere chiamate API di base, ma progetterò soluzioni AI complete, sicure e scalabili, su misura per i tuoi flussi di lavoro specifici.
Che tu abbia bisogno di un chatbot AI contestuale che legga i tuoi documenti privati, di una dashboard interattiva intelligente o di una pipeline automatica di riassunto di testi, consegno sistemi completamente funzionanti, pronti per essere utilizzati immediatamente.
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Ricorda che è contrario alle politiche di Fiverr per i freelance includere temi, modelli o qualsiasi altro elemento che violi i diritti di terzi o le leggi applicabili nell'opera consegnata. Per saperne di più, consulta Guida alla creazione digitale responsabile.
Scopri di più su Ahmad Chughtai
Ahmad Chughtai
AI Application Engineer and Full Stack Web Developer
- DaPakistan
- Membro daset 2021
Lingue
Urdu, Inglese
I’m Ahmad, an AI Application Engineer and Full-Stack Developer. I don't just write features—I build complete, high-performance systems from database architecture to scalable AI. Whether you need a custom web app, automated workflow, or interactive dashboard, I deliver production-ready solutions that solve real-world problems. Let’s build something great—message me today!
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Il mio portfolio
FAQ
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Di cosa ho bisogno per iniziare il progetto?
Avrai bisogno di un'idea chiara di cosa vuoi che l'AI raggiunga, dei tuoi dati aziendali principali (se costruisci un chatbot RAG) e dell'accesso a una chiave API Gemini. Se non hai ancora una chiave API, posso guidarti nella generazione tramite Google AI Studio.
Il chatbot RAG farà hallucinate o inventerà informazioni false?
Le chiamate standard LLM possono hallucinate, ma una pipeline RAG (Retrieval-Augmented Generation) ben configurata costringe l'AI a rispondere esclusivamente usando i tuoi documenti o la tua base di conoscenza. Implemento rigidi prompt di controllo e strategie di chunking per ridurre al minimo risposte false.
Quali formati di dati può ingerire il sistema RAG?
Il sistema può ingerire e indicizzare PDF, file di testo, CSV, dati JSON, markdown e database relazionali live.
Chi paga i costi di utilizzo dell'API?
Sarai responsabile dell'uso della tua API Gemini. Google offre un accesso gratuito generoso ai modelli Gemini, spesso sufficiente per lo sviluppo e l'uso iniziale.
Puoi distribuire l'applicazione sul mio server o provider cloud?
Sì! Posso impacchettare l'applicazione usando Docker e distribuirla su piattaforme VPS come Hetzner, AWS, Vercel, Render o DigitalOcean su richiesta.
