Costruirò un agente AI e un chatbot rag usando langchain


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FAQ
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Devo fornire le mie chiavi API e credenziali del database?
Sì. Tu fornirai le chiavi OpenAI/Anthropic e le credenziali del database vettoriale. Imposterò variabili d'ambiente (.env) in modo che i tuoi segreti non siano mai nel codice o esposti.
Non so programmare. Come posso collegare questo backend al frontend della mia app?
Avvolgo tutta la logica AI in un servizio REST FastAPI standardizzato. Fornisco una documentazione API interattiva chiara (Swagger/Postman) così che il tuo sviluppatore frontend o il builder no-code (Bubble, FlutterFlow, Webflow) possa connettersi con richieste web standard.
Puoi collegare il mio chatbot ai PDF e ai dati personalizzati della mia azienda?
Assolutamente. Questo è ciò che fa una pipeline RAG (Retrieval-Augmented Generation). Processo, suddivido in pezzi e incorporo i tuoi documenti personalizzati in un database vettoriale in modo che l’IA risponda alle domande usando esclusivamente i tuoi dati.
Qual è la differenza tra un RAG Chatbot e un Autonomous AI Agent?
Un chatbot RAG recupera informazioni dai tuoi documenti per rispondere alle domande. Un Autonomous Agent (costruito con LangGraph) va oltre: può ragionare, eseguire flussi di lavoro multi-step, chiamare API esterne, cercare sul web e compiere azioni automaticamente.