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Costruirò un chatbot con knowledge base rag con citazioni delle fonti
Asad Rafique
Informazioni su questo servizio
Traduzione automatica.
Costruirò un sistema di retrieval-augmented generation che permette agli utenti di fare domande sulla tua documentazione, politiche, centro assistenza, PDF o conoscenza interna, ricevendo risposte basate sulla fonte. Questo servizio è pensato per prodotti SaaS, portali di supporto clienti e sistemi aziendali interni. Gestisco più del semplice chat UI: l'ingestione dei documenti, il chunking, i metadati, gli embeddings, il retrieval, le citazioni, i permessi e le misure di sicurezza in produzione sono implementati secondo l'ambito concordato.
Possibili funzionalità:
- Ingestione di PDF, documenti o centri assistenza
- Retrieval con PostgreSQL/pgvector o Qdrant
- Accesso alle conoscenze tenant e ruolo-aware
- Citazioni delle fonti
- Cronologia delle conversazioni
- Workflow di caricamento e re-indicizzazione da parte dell'amministratore
- Valutazione del retrieval e feedback
- Integrazione con OpenAI o Claude
Posso integrare l'assistente direttamente in un'applicazione Laravel/PHP esistente o esporlo tramite API sicure per un'altra piattaforma. La qualità RAG dipende dalla qualità dei documenti e dalle regole di retrieval richieste. Contattami prima di ordinare con documenti di esempio, ruoli utente e domande previste.
Scopri di più su Asad Rafique
Asad Rafique
Senior Laravel and AI Automation Engineer n8n APIs SaaS
- DaPakistan
- Membro danov 2012
- Tempo di risposta medio1 ora
- Ultima consegna8 mesi
Lingue
Urdu, Punjabi, Inglese, Hindi
Senior Laravel Developer & AI Automation Engineer with 9+ years of experience building SaaS platforms, APIs, dashboards, eCommerce systems, POS solutions, and business automation workflows. I help businesses automate operations using Laravel, n8n, AI agents, APIs, webhooks, queues, and cloud infrastructure. Experienced with WooCommerce, Shopify, Stripe, Cloudflare, VPS, CI/CD, and production-ready systems.
Traduzione automatica.
Il mio portfolio
FAQ
Traduzione automatica.
È diverso da un chatbot di base?
Sì. Un assistente RAG recupera informazioni rilevanti dalle tue fonti di conoscenza approvate prima di generare una risposta. L'implementazione può includere citazioni, filtri sui metadati e regole di accesso, invece di affidarsi solo alla conoscenza generale del modello.
Quale database vector utilizzerai?
Consiglio PostgreSQL con pgvector o Qdrant in base alla tua infrastruttura attuale, volume di documenti, esigenze di filtro e requisiti operativi. La scelta del database viene finalizzata durante la definizione dell'ambito.
Può avere documenti separati per clienti o team diversi?
Sì. Il retrieval tenant-aware o role-aware può essere implementato nello scope Standard o Premium dopo aver revisionato il modello di autorizzazione.
Garantisci che ogni risposta sarà corretta?
Nessun sistema RAG responsabile può garantire risposte perfette. Posso implementare citazioni, casi di valutazione, comportamenti di fallback e controlli di feedback per ridurre risposte non supportate e misurare la qualità.
I costi dell'API AI e dell'hosting sono inclusi?
No. i costi di utilizzo del modello, hosting dei vector, storage e altri costi di terze parti sono pagati direttamente dal cliente.
Puoi ingurgitare automaticamente qualsiasi sito web?
Solo contenuti di proprietà del cliente o autorizzati a processare. La fonte deve permettere l'accesso ed essere tecnicamente adatta. La scansione di siti web è scoping separato dall'ingestione dei documenti.
