Costruirò un sistema RAG sicuro con database vettoriale e citazioni delle fonti

Smetti di usare chatbot che hallucinate. Un sistema RAG basa le risposte della tua AI sui tuoi documenti, database o knowledge base reali, e ogni risposta include una citazione della fonte. Questo servizio fornisce una pipeline RAG di produzione con database vettoriale, ottimizzazione del retrieval e output basati sulla fonte, pronti per essere deployati e monitorati.

Ciò che è incluso: ingestione di documenti (PDF, DOCX, web, Markdown), suddivisione in chunk ottimizzata per il contenuto, scelta del modello di embedding, configurazione del database vettoriale (Pinecone, ChromaDB o pgvector), retrieval ibrido, citazioni delle fonti e valutazioni di base sulla qualità del retrieval.

Prova nel portfolio: ho creato un Secure RAG AI Agent usando LangChain, FAISS e ChromaDB con una pipeline di embedding sicura e risposte basate sulla fonte, deployato con FastAPI e Docker. Fonte completa su GitHub (MuhammadBilal0021/rag-document-assistant).

Non incluso: training di modelli di embedding personalizzati, interfaccia chat completa (vedi il mio gig di AI Web App), migrazione di data warehouse esistenti.

Per iniziare: scrivimi.

1. quali documenti/dati devono essere usati come base per il RAG,

2. quali domande gli utenti porranno,

3. il volume di query previsto.