Costruirò un chatbot rag personalizzato con langchain sui tuoi documenti

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dilrabokhidirov
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Dilrabo
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Hai bisogno di un chatbot che CONOSCA davvero la tua attività, i tuoi documenti, le tue

policy, i tuoi dati e che non inventi risposte?


Costruisco chatbot RAG (Retrieval-Augmented Generation) di livello produttivo

che basano ogni risposta sui TUOI documenti usando LangChain + ChromaDB

+ GPT-4 / Claude / Llama.


CHI SONO:

Ingegnere ML con MSc in Software Engineering (AI), con onorificenze

Stage presso EPAM Systems & Numeo.ai, sviluppando RAG di livello produttivo

Ricercatore AI pubblicato (MIT@AIS-2025, Cracovia 2025)

Risultati passati: precisione del 96%, inferenza 40% più veloce, lavoro manuale ridotto del 40%


COSA OTTIENI:

Pipeline RAG personalizzata sui tuoi PDF, DOCX, siti web o database

Recupero ibrido (semantico + BM25) per risposte accurate e citate

Backend FastAPI pronto da integrare nella tua app o sito

UI opzionale Streamlit per demo istantanee

Codice sorgente, documentazione chiara, istruzioni di deployment

Risposte con guardrail contro le allucinazioni, sempre basate sui TUOI dati


PERFETTO PER:

Fondatori di SaaS che vogliono aggiungere AI al loro prodotto

Agenzie che sviluppano chatbot per clienti

Consulenti, avvocati, educatori con basi di conoscenza

Settori e-commerce, sanità, finanza dove l'accuratezza conta

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Dilrabo

Machine Learning Engineer

  • DaUzbekistan
  • Membro damag 2026
  • Lingue

    Uzbeko, Inglese, Francese
AI/ML Engineer specializing in LLM systems, RAG pipelines, and computer vision. MSc Software Engineering (AI), Honours. Internships at EPAM Systems and Numeo.ai. Published researcher at MIT@AIS-2025 and Kraków Cybersecurity Conference 2025. LLM chatbots and RAG (LangChain, OpenAI, ChromaDB) Custom computer vision models (YOLOv8, TrOCR, DenseNet, ResNet) End-to-end ML deployment on FastAPI + Docker + Azure/GCP AI automation workflows with n8n 96% detection accuracy, 40% faster inference, 12% improvement in logistics prediction, 40% reduction in manual operations via LLM automation.

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