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Costruirò un chatbot RAG personalizzato usando langchain, gpt4 e database vettoriali
Asim S
Informazioni su questo servizio
Traduzione automatica.
Ancora in attesa che gli utenti cerchino manualmente tra centinaia di pagine?
I tuoi clienti e il tuo team meritano risposte istantanee e precise. Costruisco chatbot RAG (Retrieval-Augmented Generation) pronti per la produzione che trasformano i tuoi documenti, la tua knowledge base o il tuo sito web in conversazioni naturali e intelligenti.
Ciò che costruisco:
- Pipeline RAG personalizzate (LangChain / LlamaIndex)
- Integrazione con database vettoriali (Pinecone, Weaviate, FAISS)
- Parsing di più documenti (PDF, DOCX, CSV, pagine web)
- Conversazioni con memoria e ricche di contesto
- Interfaccia utente pulita e deployata (Streamlit, React o backend FastAPI)
Stack tecnologico
Python · LangChain · LlamaIndex · LLMs
Pinecone · Weaviate · FAISS · FastAPI · Streamlit · Docker
Use case realizzati
- Chatbot di supporto clienti SaaS
- Assistenti per politiche legali e HR
- Raccomandatori di prodotti e-commerce
- Strumenti di riassunto di articoli di ricerca
Perché scegliermi:
- Oltre 3 anni di esperienza nella creazione di sistemi AI reali (non solo tutorial)
- Codice di livello produzione con documentazione chiara
- Consegno app pronte all’uso, non solo notebook Colab
- Risposte rapide, in media sotto 1 ora
- Codice sorgente + diagramma dell’architettura inclusi in tutti i pacchetti
Contattami prima di ordinare, offro una chiamata di scoping gratuita di 15 minuti per assicurarci di costruire esattamente ciò di cui hai bisogno.
Scopri di più su Asim S
Asim S
AI Engineer
- DaPakistan
- Membro dagiu 2026
- Tempo di risposta medio1 ora
Lingue
Urdu, Inglese
I am an AI Engineer with over 2 years of experience building agentic AI systems and multi-tenant LLM backends. I specialize in LangGraph orchestration, RAG pipeline design, and async FastAPI development. I have a proven track record of shipping end-to-end platforms and translating complex business requirements into observable AI systems.
Traduzione automatica.
FAQ
Traduzione automatica.
Cos’è esattamente un chatbot RAG e come funziona?
Un chatbot RAG collega modelli AI come GPT-4 ai tuoi dati privati. Cerca in modo sicuro nella tua knowledge base, recupera contesto preciso e genera risposte naturali basate esclusivamente sui tuoi file, prevenendo completamente allucinazioni dell’AI.
Quali fonti di dati può gestire il tuo pipeline RAG?
Costruito con LangChain e LlamaIndex, i miei pipeline ingeriscono facilmente dati non strutturati da PDF, documenti Word (DOCX), fogli Excel/CSV, file di testo e URL di siti web live.
Quale database vettoriale consigli?
Per prototipi leggeri e locali, uso un database vettoriale FAISS. Per applicazioni aziendali di livello produzione che richiedono grande scala e velocità, consiglio opzioni native su cloud come Pinecone o Weaviate.
I miei dati aziendali privati sono sicuri e protetti?
Sì. I tuoi dati vengono processati in modo sicuro tramite integrazioni API e recupero di contesto. I tuoi documenti aziendali proprietari non vengono mai usati per addestrare modelli LLM pubblici, garantendo la massima privacy.
Come sarà l’interfaccia utente (UI)?
Il livello base include un’interfaccia Streamlit pulita e reattiva. Per livelli standard e premium, possiamo scalare fino a una dashboard avanzata di Streamlit o a un frontend React completamente personalizzato e moderno.
Puoi integrare il bot nel mio sito web esistente?
Sì. Uso Python e FastAPI per creare endpoint API sicuri. Questo ti permette di integrare senza problemi il chatbot RAG o collegare il pipeline backend a qualsiasi app o sito web esistente.
Qual è la principale differenza tra i pacchetti?
Basic è un prototipo Streamlit di 1 documento (FAISS). Standard si aggiorna a un sistema cloud multi-doc usando Pinecone e GPT-4. Premium fornisce un’app SaaS multi-utente completa con dashboard amministrativa.
Riceverò il codice sorgente e la documentazione?
Assolutamente. Ogni pacchetto include codice sorgente Python pulito e commentato. I livelli superiori includono anche diagrammi dell’architettura di sistema e documentazione passo passo per il deployment su cloud.
Perché dovrei inviarti un messaggio prima di effettuare un ordine?
I sistemi RAG dipendono molto dalla struttura specifica dei tuoi dati. Contattarmi prima ci permette di verificare i tuoi file, scegliere il database vettoriale più adatto e organizzare la nostra chiamata di scoping gratuita di 15 minuti!
