Costruirò un chatbot rag che risponde dai tuoi documenti

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Amr Belal
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Trasforma i tuoi PDF, documenti, politiche, manuali o knowledge base in un assistente AI utile.


Realizzerò un chatbot RAG personalizzato che recupera informazioni rilevanti dal tuo contenuto e risponde con risposte fondate e consapevoli delle fonti.


Cosa puoi ricevere:

- Ingestione e suddivisione dei documenti

- Ricerca e recupero vettoriale

- Interfaccia chat pulita

- Citazioni delle fonti dove appropriato

- Supporto per PDF, DOCX, testo o contenuti web

- Integrazione con modelli e API

- Test, istruzioni di configurazione e codice sorgente organizzato


Lavoro con Python, flussi di recupero, FastAPI o Flask, Streamlit, database vettoriali e modelli LLM commerciali o open-source adatti.


Il pacchetto Basic è un prototipo accessibile per un caso d'uso specifico. La versione Standard aggiunge più file, branding, citazioni e integrazione. La versione Premium è pensata per un workflow RAG più pronto alla produzione con recupero più forte, supporto per test, deployment e documentazione.


Contattami prima di ordinare se i tuoi dati sono grandi, privati, multilingue o richiedono integrazioni complesse.

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Amr Belal

Applied AI and Generative AI Engineer

  • DaEgitto
  • Membro dafeb 2025
  • Tempo di risposta medio1 ora
  • Lingue

    Arabo, Inglese
Applied AI and Generative AI Engineer building reliable, user-facing products across LLM applications, agentic and multi-agent workflows, NLP, computer vision, and machine learning. I work with Python, FastAPI, LangGraph, Streamlit, TensorFlow, scikit-learn, and Docker. Recent projects include a source-aware multi-agent research assistant, a bilingual sentiment-analysis and AI-marketing platform, a fire-classification system that reached 97.96% accuracy, and an AI-powered smart-home robot. I deliver organized code, documented results, clear communication, and practical solutions.

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