Costruirò un chatbot AI personalizzato con gpt, rag
Informazioni su questo servizio
Traduzione automatica.
Trasforma i tuoi documenti o la conoscenza della tua attività in un assistente AI che
risponde realmente dai TUOI dati, non con supposizioni generiche di ChatGPT.
Ciò che creo:
- Chatbot GPT / Claude / open-source LLM
- Pipeline RAG (retrieval-augmented generation): i tuoi PDF, documenti e
- database diventano la base di conoscenza, con citazioni delle fonti
- Interfacce Web, Telegram o Slack
- Backend in Python (LangChain / LangGraph, FastAPI)
Ideale per: bot di supporto clienti, assistenti di conoscenza interna,
automazione FAQ, qualificazione dei lead.
Privacy: I tuoi dati rimangono privati, elaborati nel tuo ambiente o in un
istanza dedicata, mai usati per addestrare modelli esterni.
Trasparenza: Definisco il flusso esatto con te prima di iniziare e consegno tutta
la documentazione completa al momento della consegna, così il tuo team non dipende più da me.
Inviami: le tue fonti di conoscenza + i tipi di domande che i tuoi utenti
verranno realmente a farti, e confermerò rapidamente scope e tempistiche.
Scopri di più su Ege Seng
Expert Python Developer and AI Automation Specialist
- DaTurchia
- Membro daago 2024
- Tempo di risposta medio1 ora
Lingue
Turco, Inglese
Traduzione automatica.
Il mio portfolio
FAQ
Traduzione automatica.
Q: I miei dati sono mantenuti privati?
A: Sì. I tuoi documenti vengono elaborati in un ambiente isolato o sulla tua infrastruttura e non vengono mai usati per addestrare modelli di terze parti.
Q: Quali LLM usi?
A: Modelli di classe GPT-4o/GPT-5, Claude, o modelli open-source (Llama, Mistral) se hai bisogno di on-prem/offline.
Q: Il chatbot può citare le sue fonti?
A: Sì. Le versioni Standard e Premium restituiscono il documento o la sezione da cui proviene la risposta, così le risposte sono verificabili.
Q: Gestisci anche il deployment?
A: La versione Premium include deployment su Docker/cloud e documentazione; le versioni Basic/Standard consegnano codice + istruzioni per l'installazione locale.
Q: Cosa succede se i miei dati vengono aggiornati più tardi?
A: La pipeline RAG è progettata per re-indicizzare facilmente nuovi documenti; posso anche configurare un pacchetto di manutenzione mensile.
