Costruirò un assistente per documenti Python rag con citazioni delle fonti

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Andrii Tynskyi
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Informazioni su questo servizio

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Costruisco piccoli assistenti per documenti Python che cercano tra file Markdown e forniscono risposte con citazioni delle fonti.

A seconda del pacchetto, posso impostare il recupero SQLite FTS5/BM25, collegare un modello linguistico compatibile OpenAI e creare una demo a riga di comando con istruzioni di setup.

Il recupero in questo servizio è basato su parole chiave (BM25), non su ricerca vettoriale o di embedded. Le risposte dipendono dai documenti forniti e dal modello linguistico, quindi dovrebbero essere verificate rispetto alle fonti citate. Il mio portfolio include DocuAgent, un assistente per documenti con recupero, citazioni e valutazione offline.

Scrivimi prima di ordinare. Condividi alcuni esempi di documenti Markdown non riservati, domande di esempio e il tuo modello/API preferito. Non inviare mai password o chiavi API tramite messaggi Fiverr.

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Andrii Tynskyi

Junior AI Software Engineer

  • DaPolonia
  • Membro daott 2026
  • Lingue

    Ucraino, Inglese, Polacco
I’m a Junior AI & Software Engineer and Computer Science student at ZUT Szczecin. I build practical backend, web, and AI solutions using Python, Java, PHP, Spring Boot, SQL, and REST APIs. My projects include a document-search assistant using RAG, a machine-learning prediction pipeline, an LLM evaluation tool, and a cinema booking API. I can help with API development, database-backed applications, Python scripts, data processing, and AI prototypes. I focus on clear communication, reliable delivery, and code that is easy to maintain.

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