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Costruirò una pipeline RAG pronta per la produzione per i tuoi documenti e la tua knowledge base
Alan S
Informazioni su questo servizio
Traduzione automatica.
I tuoi documenti contengono conoscenze preziose. Il tuo team non riesce a trovarle abbastanza in fretta.
La maggior parte delle implementazioni RAG fallisce in produzione perché sono fatte per le demo.
Adotto un approccio diagnostico: strategia di chunking, modello di embedding e
retrieval ottimizzato specificamente per i tuoi documenti e il tuo caso d'uso.
COSA OTTIENI
Pipeline RAG completamente funzionante (basata su Python)
Configurazione dello store di vettori (Chroma, Pinecone o Weaviate)
Chunking e retrieval ottimizzati per la struttura dei tuoi documenti
Codice pulito e documentato che puoi mantenere
Documento di consegna tecnica
Supporto di 7 giorni dopo la consegna per bug e domande sull'integrazione
IDEALE PER
PDF, documenti o file di testo che vuoi interrogare in linguaggio naturale
Assistente interno o chatbot rivolto ai clienti
Prototipo RAG esistente che non funziona bene
NON ADATTO
Pipeline di web scraping in tempo reale / live
App full-stack con interfaccia frontend
Applicazione web pronta all'uso o interfaccia chatbot ospitata
(questo servizio fornisce codice backend, non un prodotto deployato)
Prima di iniziare, ti faccio alcune domande per capire i tuoi documenti, il caso d'uso
e i requisiti di performance. La soluzione giusta dipende dalla diagnosi.
Contattami prima di ordinare se non sei sicuro di quale pacchetto sia più adatto.
Scopri di più su Alan S
Alan S
AI Engineer
- DaMessico
- Membro daago 2025
Lingue
Spagnolo, Inglese
I help businesses design and implement RAG pipelines, autonomous agents, and MCP-based architectures that solve real operational problems. My approach is diagnostic first, mapping the actual bottleneck before writing code.
Traduzione automatica.
Il mio portfolio
FAQ
Traduzione automatica.
Lavori con documenti in spagnolo o altre lingue?
Sì. Seleziono modelli di embedding adatti alla lingua dei tuoi documenti. Sono supportate pipeline multilingue.
Quale LLM usa la pipeline?
OpenAI (GPT-4 o/3.5), Anthropic (Claude), Google (Gemini), o modelli open-source a seconda delle tue preferenze e budget. Concordiamo tutto prima di iniziare.
Devo avere conoscenze tecniche per usare il sistema consegnato?
No. Ogni consegna include un documento di handoff scritto per utenti non tecnici, più un breve video walkthrough su richiesta.
Puoi migliorare un sistema RAG che ho già costruito?
Sì. Contattami con i dettagli del tuo setup attuale e i problemi che stai riscontrando.
Cosa succede se i miei documenti sono riservati?
Puoi condividere un esempio sanitizzato per lo sviluppo. Il sistema finale gira sulla tua infrastruttura o con le tue API keys, i tuoi dati non passano mai attraverso terze parti.
