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Costruirò un chatbot rag o un chatbot AI addestrato sui tuoi documenti con AWS bedrock
Devendra V
Informazioni su questo servizio
Traduzione automatica.
Costruisco un chatbot RAG che risponde dai tuoi documenti, mostra le sue fonti e dice quando non sa qualcosa. Ho 4,75 anni di esperienza con AWS in produzione.
I chatbot generici inventano cose. Un chatbot RAG è un chatbot AI addestrato sui tuoi dati tramite retrieval, così ogni risposta rimane ancorata ai tuoi PDF, documenti e knowledge base.
Ciò che ottieni:
- Ingestione di PDF, pagine web, Notion, Google Drive o un database
- Ricerca vettoriale o ibrida con reranking
- Modelli OpenAI, Claude o Amazon Bedrock
- API, chat web o bot per Slack e Teams
- Deploy su AWS con autenticazione e controllo dei costi
Risultato recente: un chatbot RAG in produzione su AWS Fargate e Aurora, dove ho aumentato la precisione del retrieval da 26/31 a 31/31, a meno di 1 centesimo per domanda, con valutazioni notturne.
Perché scegliere me:
- Top Rated su Upwork con oltre 130 lavori completati
- Certificato HashiCorp Terraform Associate (003)
- 4,75 anni di esperienza pratica in AWS DevOps
Scrivimi con i tuoi documenti e il caso d'uso prima di ordinare, così posso confermare il pacchetto giusto.
Scopri di più su Devendra V
Devendra V
AI and DevOps Engineer, RAG, LLM Apps, AWS
- DaIndia
- Membro daago 2026
- Tempo di risposta medio1 ora
Lingue
Hindi, Inglese, Gujarati
I build AI systems that run in production, not demos that break in week one. RAG pipelines over messy internal docs, LLM apps, and agents that do real work.
The difference is what sits underneath. 4.75 years on AWS, Terraform, Docker and CI/CD means I handle deployment, monitoring and cost control, not just the model call.
Recent work: a RAG backend serving live client queries, monitoring stacks for multi-tenant hosting, and a large AWS bill cut without downtime.
Tell me what you want to build and I will tell you straight whether it is a two day job or a two month one.
Traduzione automatica.
Il mio portfolio
FAQ
Traduzione automatica.
Quale vector database usi?
pgvector su Postgres, OpenSearch, Pinecone, Qdrant o Chroma. Per la maggior parte dei clienti, pgvector è semplice ed economico.
I miei dati resteranno privati?
Sì. Può funzionare nel tuo account AWS e con Bedrock i tuoi dati rimangono all’interno di AWS. Nulla viene usato per addestrare modelli pubblici.
Cosa ti serve da me per iniziare?
Documenti di esempio o accesso a dove si trovano, una breve lista di domande reali che gli utenti fanno, e un account AWS o una chiave API per il modello che preferisci. Ti mando una checklist dopo che hai fatto l'ordine e non ho mai bisogno della tua password root di AWS.
Quanto tempo ci vuole e quante revisioni sono incluse?
Ogni servizio indica il tempo di consegna e il numero di revisioni. Grandi set di documenti o integrazioni personalizzate possono richiedere più tempo, quindi confermo i tempi con te prima di ricevere l'ordine.
I costi di AWS e delle API dei modelli sono inclusi nel prezzo?
No. L'hosting su AWS e l'uso dell'API del modello vengono fatturati ai tuoi account. Progetto per costi di gestione bassi, e il mio chatbot RAG in produzione risponde con meno di 1 centesimo per domanda.
