Svilupperò un chatbot rag personalizzato e un agente AI usando langchain


Informazioni su questo servizio
Traduzione automatica.
Hai problemi con bot che hallucinate e dati sparsi?
Creo chatbot RAG personalizzati e sicuri che leggono i tuoi file esatti per automatizzare il supporto in modo immediato.
Caratteristiche:
| Ingesta PDF/CSV/Docx
| Addestramento tramite URL web
| Integrazione SQL
| Ricerca vettoriale
| Zero hallucinations
| Ricerca ibrida
| Memoria della sessione
| Embed UI personalizzato
| Configurazione WhatsApp/Slack
| Trigger API
| Routing di fallback
| Crittografia
| Multilingue
| Autenticazione utente
| Prompt engineering
| Dashboard amministratore
| Acquisizione lead
| Invio email
| Velocità sub-secondo
| Hosting cloud
7 benefici:
| Riduci i costi del 70%
| Precisione 24/7
| Onboarding rapido
| Privacy dei dati
| Alta soddisfazione
| Traffico scalabile
| Auto-leads
5 strumenti:
| Python
| LangChain
| n8n
| Pinecone
| OpenAI/DeepSeek
3 motivi per assumermi:
| Sicurezza prima di tutto: Nessun training pubblico LLM
| Pronto per la produzione: Architettura scalabile
| Supporto: Manutenzione gratuita inclusa
Scrivimi per discutere l'architettura dei dati prima di ordinare!
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Lingue
Inglese
Traduzione automatica.
FAQ
Traduzione automatica.
❓ 1. I dati della mia azienda saranno sicuri e mantenuti privati?
Sì, assolutamente. La sicurezza dei tuoi dati è la massima priorità. Il chatbot è progettato usando API sicure (come OpenAI Enterprise, Anthropic o modelli open-source auto-ospitati) che garantiscono rigorosamente che i tuoi dati proprietari non vengano mai usati per l'addestramento di modelli pubblici.
❓ 2. Come eviti che il chatbot inventi cose (hallucinate)?
Il sistema utilizza rigidi guardrail di Retrieval-Augmented Generation (RAG) e prompt engineering avanzato. Il chatbot è programmato esplicitamente per rispondere solo usando il contesto verificato trovato nei tuoi documenti caricati.
❓ 3. Chi copre i costi di hosting API e database in corso?
L'acquirente è responsabile di tutti i costi di gestione in corso, inclusi le chiavi API LLM (OpenAI, Claude, DeepSeek) e l'hosting del database vettoriale (Pinecone, ChromaDB). Tuttavia, parte del servizio include ottimizzazione.
❓ 4. Quali tipi di file e fonti di dati può leggere il chatbot?
La pipeline RAG è altamente flessibile e può ingestare una vasta gamma di dati. Questo include file locali (PDF, CSV, TXT, DOCX), URL di siti web live, workspace Notion, cartelle Google Drive e database SQL strutturati.
