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Costruirò un sistema RAG pronto per la produzione per chattare con i tuoi documenti usando llm
Sistemi NLP, RAG e LLM personalizzati costruiti per la produzione, non solo demo
La maggior parte dei progetti di AI fallisce perché non vanno mai oltre le demo. Io creo quelli che funzionano davvero.
Realizzo pipeline NLP, sistemi RAG, agenti AI e automazioni per usi aziendali r...
Informazioni su questo servizio
Vuoi fare domande direttamente ai tuoi PDF, documenti o
dati interni e ottenere risposte precise, provenienti da fonti affidabili, all’istante?
Costruisco sistemi RAG pronti per la produzione che collegano i tuoi documenti privati a un potente LLM così il tuo team riceve risposte accurate, senza allucinazioni, dai TUOI dati, non da supposizioni generiche di AI.
COSA COSTRUISCO:
Pipeline RAG personalizzata (end-to-end, completamente documentata)
Ingestione di documenti (PDF, Word, Excel, CSV, Notion, URL)
Configurazione database vettoriale (FAISS, Pinecone, Chroma)
Recupero semantico + ibrido (BM25 + vettori densi)
Integrazione LLM (GPT-4, Claude, LLaMA, Mistral)
Memoria conversazionale & citazione delle fonti
UI FastAPI / Streamlit + deployment con Docker
PERFETTO PER:
Aziende che interrogano basi di conoscenza interne
Team legali, sanitari e finanziari
Founder di SaaS che sviluppano prodotti di conoscenza AI
La maggior parte degli strumenti RAG sono demo. Io costruisco sistemi che funzionano in
produzione con chunking appropriato, riorganizzazione e riduzione delle allucinazioni fin dal primo giorno.
Scrivimi PRIMA di ordinare, ti confermerò l’architettura giusta per il tuo caso specifico.
Framework:
Scikit-learn
•
Google ML Kit
•
keras
•
PyTorch
•
Panda
Tipo di dati:
Testo
Linguaggio di programmazione:
Python
•
SQL
•
Colab
•
NoSQL
•
MLflow
Il mio portfolio
Altri servizi della categoria Data science e ML offerti da me
FAQ
Traduzione automatica.
Quali tipi di documenti può gestire il sistema RAG?
Il sistema può ingestare PDF, documenti Word (DOCX), fogli Excel, CSV, file di testo semplice, file Markdown, esportazioni Notion e URL web. Per i pacchetti Standard e Premium, costruisco una pipeline di ingestione multi-formato che gestisce tutti questi tipi in un sistema unificato.
Il sistema RAG farà allucinazioni o inventerà risposte?
Questo è esattamente ciò che il RAG è progettato per prevenire. A differenza degli LLM standard che generano risposte solo dai dati di addestramento, i miei sistemi RAG recuperano prima passaggi dai tuoi documenti e poi generano risposte basate su quel contenuto recuperato.
Devo avere la mia API key di OpenAI o LLM?
Per LLM basati su cloud come GPT-4 o Claude, sì - avrai bisogno della tua API key (fatturata direttamente da OpenAI/Anthropic ai loro tassi standard). Posso anche costruire il sistema usando modelli open-source, eseguiti localmente come LLaMA o Mistral, che non richiedono API key e hanno costi zero di ongoing.
Quanti documenti può gestire il sistema?
Il pacchetto Standard è ottimizzato per fino a 500 documenti o circa 50MB di contenuto testuale. Il pacchetto Premium utilizza database vettoriali scalabili (Pinecone o Weaviate) che possono gestire milioni di documenti e crescere con le tue esigenze.
Potrò mantenere e aggiornare il sistema da solo?
Sì - questa è una parte fondamentale di ogni consegna. Ricevi codice Python pulito e commentato, un README dettagliato e istruzioni passo passo per aggiungere nuovi documenti, aggiornare la knowledge base e fare deploy delle modifiche.
Puoi integrare il sistema RAG nel mio sito o app esistente?
Sì. Ogni consegna Standard e Premium include un backend FastAPI con endpoint REST, che permette di integrare il sistema RAG in qualsiasi applicazione esistente - web app, app mobile, bot Slack, strumento di supporto clienti o dashboard interna.
