Costruirò un'IA rag professionale con django


Informazioni su questo servizio
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Ferma le allucinazioni della tua AI. ChatGPT standard non conosce il tuo business. Io colmo questa lacuna.
Vuoi integrare modelli di machine learning (come OpenAI/ChatGPT, Anthropic) con i tuoi dati proprietari? I modelli di AI standard a volte sono imprecisi o mancano di informazioni specifiche sul tuo business. Sono specializzato nella creazione di API Retrieval-Augmented Generation (RAG) usando Python, il Django REST Framework e database vettoriali robusti.
Ciò che offro in questo servizio:
- Pipeline di ingestion dei dati: estraggo testo da PDF, file CSV o siti web e lo converto in embed vettoriali.
- Configurazione del database vettoriale: architettura con PostgreSQL (pgvector) o ChromaDB.
- Integrazione di modelli di machine learning personalizzati: integrazione con LangChain/LlamaIndex per generare risposte accurate e contestuali.
- API REST sicure: endpoint puliti, documentati (Swagger) e sicuri, pronti per essere usati dal tuo frontend o applicazione mobile.
Il mio stack tecnologico: Python, Django, DRF, PostgreSQL, Neon DB, LangChain, OpenAI API.
️Importante: Scrivimi PRIMA di effettuare l'ordine per discutere delle tue fonti di dati e delle esigenze del business, e per trovare il miglior prezzo per entrambi. Costruiamo insieme una soluzione AI scalabile!
Scopri di più su Daniel S
Full Stack Web Developer Django rest Specialist
- DaVenezuela
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Spagnolo, Inglese
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FAQ
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Copri i costi dell'API OpenAI o dei server di hosting?
No. Il prezzo di questo servizio copre l'architettura, lo sviluppo e il deployment del backend. Dovrai fornire le tue chiavi API (OpenAI, Anthropic, ecc.) e creare account per i servizi di database/hosting (come Neon DB, AWS o Railway). Ti guiderò nel processo di configurazione.
I miei dati aziendali proprietari sono sicuri e privati?
Assolutamente sì. Usando un'architettura RAG personalizzata con PostgreSQL (pgvector) o ChromaDB, i tuoi dati sono isolati. A differenza della versione web gratuita di ChatGPT, i dati inviati tramite l'API ufficiale di OpenAI non vengono usati per addestrare i loro modelli pubblici, garantendo che le informazioni della tua attività rimangano confidenziali.
Cosa devo fornire per iniziare?
Per iniziare, ho bisogno di una spiegazione chiara del tuo caso d'uso, delle fonti di dati che vuoi ingestare (PDF, CSV, URL precisi per scraping) e delle chiavi API per l'LLM che preferisci. È anche molto consigliato discutere brevemente del tuo stack tecnologico attuale.
Come consegnerai il prodotto finale?
Fornisco codice sorgente Python/Django pulito e commentato. A seconda del pacchetto scelto, posso deployare direttamente l'API sul tuo provider cloud (Railway, Render, ecc.). Tutti gli endpoint saranno documentati dettagliatamente usando Swagger UI.
Posso integrare facilmente questa API nel mio frontend o app mobile esistente?
Sì. Il risultato è un'API RESTful standard che restituisce risposte strutturate in JSON. Che il tuo team frontend usi React, Vue o tu stia creando un'app mobile con React Native, integrare questi endpoint sarà semplice e standard.
Cosa succede se i miei documenti vengono aggiornati o cambiano nel tempo?
L'API è progettata con endpoint specifici per l'ingestione dei dati. Tu (o il tuo sistema di amministrazione) puoi usare questi endpoint per caricare nuovi PDF o testi, e il sistema vettorializzerà automaticamente le nuove informazioni e aggiornerà il database, mantenendo la conoscenza del tuo AI sempre aggiornata.
