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Costruirò un chatbot rag personalizzato con i tuoi dati e il database vettoriale
Shihan Rahman
Informazioni su questo servizio
Traduzione automatica.
Hai bisogno di un chatbot AI che risponda usando le tue fonti di conoscenza affidabili invece di affidarti solo all'addestramento di modelli generici?
Costruirò un chatbot RAG personalizzato usando i tuoi documenti approvati, contenuti del sito web, knowledge base o dati aziendali. Il tuo contenuto sarà preparato, suddiviso, embedded, memorizzato in un database vettoriale e recuperato tramite ricerca semantica prima che il modello generi una risposta.
Soluzioni possibili:
Chatbot di conoscenza del sito o SaaS
Assistente FAQ per supporto clienti
Assistente di conoscenza interna all'azienda
Chatbot di documentazione prodotto
Assistente per formazione o ricerca
Chatbot con citazioni e handoff umano
A seconda del tuo pacchetto, la consegna può includere ingestion di PDF, DOCX, TXT, CSV, HTML o sito web; filtraggio dei metadati; reranking; citazioni; memoria; ruoli; feedback; API; test; Docker; documentazione e supporto alla distribuzione.
Le tecnologie possono includere Python, FastAPI, GPT, Claude, Gemini, LangChain, LangGraph, LlamaIndex, Pinecone, Qdrant, Weaviate, Chroma, pgvector e Redis.
Contattami prima di ordinare se i tuoi dati sono privati, grandi, multilingue, aggiornati frequentemente o distribuiti su più sistemi. Le tariffe di servizi e hosting di terze parti non sono incluse.
Scopri di più su Shihan Rahman
Shihan Rahman
AI Engineer and Automation Specialist
- DaBangladesh
- Membro dadic 2019
- Tempo di risposta medio1 ora
Lingue
Bengali, Inglese, Hindi, Urdu
I am an AI Engineer and Systems Architect who designs, builds, deploys, and operates AI, automation, API, and SaaS systems. I create AI agents, RAG chatbots, voice assistants, workflows, REST APIs, data pipelines, and full-stack applications.
I handle architecture, development, databases, testing, security, Docker, GitHub, CI/CD, Linux VPS, Nginx, monitoring, and support. I integrate payments, CRM, email, calendars, telephony, messaging, webhooks, and third-party APIs.
Stack: Python, FastAPI, LangGraph, OpenAI, Claude, Vector DB, PostgreSQL, Redis, React, Next.js, Pinecone, Qdrant, and n8n.
Traduzione automatica.
Il mio portfolio
FAQ
Traduzione automatica.
Che cosa è RAG?
RAG recupera informazioni rilevanti dalle fonti di conoscenza approvate prima che il modello risponda.
Quali vector database supporti?
Pinecone, Qdrant, Weaviate, Chroma o pgvector, scelti in base alle tue esigenze.
Il chatbot può mostrare le fonti?
Sì, quando il design e il formato della fonte supportano riferimenti affidabili.
Può usare documenti privati e aggiornare le sue conoscenze?
Sì, con un workflow concordato di privacy, accesso, archiviazione e aggiornamento.
Le tariffe del modello, del database vettoriale e dell'hosting sono incluse?
No. Le tariffe di terze parti sono a carico dell'acquirente, salvo che siano incluse in un'offerta personalizzata.
