Costruirò un'applicazione rag usando langchain e llms

Costruisco applicazioni RAG (Retrieval-Augmented Generation) usando LangChain e LLMs che collegano i tuoi PDF, database o siti web a un'IA che conosce davvero i tuoi contenuti.

Niente più allucinazioni. Niente più risposte generiche. La tua IA, addestrata sui tuoi dati.

Ciò che costruisco:

Pipeline RAG che ingestano PDF, documenti Word, URL, database

Ricerca vettoriale con FAISS, Pinecone o ChromaDB

Catene di retrieval di LangChain con citazioni delle fonti

Monitoraggio con LangSmith per tracciamento e valutazione

Backend FastAPI + frontend React

Deployment su AWS (Lambda, S3, EC2)

Perfetto per:

Aziende che vogliono un bot Q&A su documenti interni

Studi legali che necessitano di assistenti per analisi contrattuali

Prodotti SaaS che aggiungono ricerca AI alla loro knowledge base

Ricercatori che sviluppano strumenti di review della letteratura

Perché RAG invece di fine-tuning?

RAG è più veloce, più economico e mantiene i tuoi dati aggiornati senza bisogno di retraining. Puoi aggiornare i documenti in qualsiasi momento e l'IA rimane aggiornata.

Il mio stack:

LangChain · LangSmith · OpenAI / Claude · FAISS · Pinecone · FastAPI · React · AWS S3 / Lambda

Prima di ordinare:

Scrivimi con i tipi di documenti e il caso d'uso. Confermerò l'approccio e il pacchetto giusto per te in poche ore.

Facciamo parlare i tuoi dati!