Costruirò un chatbot rag con langchain per te

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Ahmad
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Ciao, sono Ahmad

Sono un laureato in AI specializzato in chatbot RAG e agenti AI. Ho lavorato in Devsinc come Data Science Intern, sviluppando modelli ML reali e sistemi AI.

Costruisco chatbot che forniscono risposte precise dai tuoi dati (documenti, PDF, database) usando LangChain e database vettoriali come Pinecone/FAISS, non AI generica che inventa cose. Creo anche agenti AI che automatizzano compiti, e distribuisco tutto come sistemi funzionanti e pronti per la produzione usando FastAPI e Docker.

Ho creato e distribuito un Medical RAG Chatbot, MLask, Cheff AI come progetti reali e funzionanti.

Se hai bisogno di un AI che risolva davvero il tuo problema, parliamone.

Scrivimi prima di ordinare così posso capire esattamente il tuo caso d'uso.

  • Tipo di bot

    • Servizio clienti e assistenza
    • Apprendimento e sviluppo
    • Salute e Benessere
    • Viaggi e trasporti
    • Servizi di ristorazione e alimentari

  • Motore IA

    • Gemini
    • Open AI GPT
    • Grok
    • LangChain
    • Claude.ai

  • Linguaggio di programmazione

    • Python

  • Strumenti e framework

    • Pinecone
    • Hugging Face
    • LangChain

  • Piattaforme

    • Siti web
    • App per dispositivi mobili

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Ahmad

RAG Chatbot and AI Agent Developer, LangChain, Vector DB, LLM Integration

  • DaPakistan
  • Membro daset 2025
  • Tempo di risposta medio1 ora

  • Lingue

    Pashtu, Inglese, Urdu, Arabo, Francese, Italiano
Hi, I'm Ahmad 👋 I build custom RAG (Retrieval-Augmented Generation) chatbots and AI agents that give accurate, business-specific answers not generic ChatGPT wrappers. I specialize in: 1) RAG chatbots trained on your documents/data (using LangChain, Pinecone/FAISS) 2) AI agents that automate business workflows 3) LLM integration (GPT, Gemini, Claude) into existing apps/websites 4) Full backend deployment (FastAPI, Docker) I've built and deployed production RAG systems, including a Medical RAG Chatbot with real vector search and retrieval pipelines not just prompt wrapping.

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