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Costruirò un chatbot rag o una knowledge base di AI
Eshban Salman
Informazioni su questo servizio
Traduzione automatica.
Il tuo LLM conosce solo ciò su cui è stato addestrato. Un sistema RAG ben costruito lo rende un esperto anche sui tuoi dati, senza hallucination.
Progetto e implemento pipeline di Retrieval-Augmented Generation di livello produzione che permettono al tuo team o ai tuoi clienti di interrogare documenti, database e knowledge base in italiano semplice, con ogni risposta basata sul tuo contenuto reale e supportata da citazioni delle fonti.
La mia esperienza include la creazione di ricerche semantiche su oltre 10 milioni di documenti (Traindex) con un'accuratezza di retrieval superiore al 95%, e l'implementazione di sistemi RAG per intelligenza sui brevetti, Q&A aziendale e piattaforme governative. Non mi limito a seguire tutorial, ho risolto i problemi più difficili: strategia di chunking, reranking, ricerca ibrida e controllo delle hallucination su larga scala.
Ricevi codice pulito, documentato e pronto per la produzione, non un Jupyter notebook.
Scopri di più su Eshban Salman
Eshban Salman
AI and Data Science Expert
- DaPakistan
- Membro daago 2017
- Tempo di risposta medio1 ora
Lingue
Inglese
AI Lead with 7+ years building production AI systems for governments, banks, and telecoms. Currently deploying AI agents for Qatar's national smart city platform (TASMU), processing 1,000+ weekly queries at 99.9% uptime.
I specialize in LLM agents, multi-agent systems, RAG pipelines, semantic search, and predictive ML — across AWS, GCP, and Azure.
Past work includes a $124M cost-saving optimization system and credit models outperforming industry benchmarks by 18%.
You get production-grade code, full documentation, and someone who's actually shipped at scale.
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FAQ
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Cos'è esattamente un sistema RAG e perché ne ho bisogno?
RAG (Retrieval-Augmented Generation) permette a un LLM di rispondere alle domande usando i tuoi documenti invece di affidarsi ai dati di addestramento generali. Elimina le hallucination ancorando ogni risposta al tuo contenuto reale — con citazioni.
Come gestisci le hallucination?
Attraverso una combinazione di grounding tramite retrieval, citazioni di fonte, reranking con cross-encoder per evidenziare il contesto più rilevante e una fase di valutazione di fedeltà che segnala risposte non supportate dai documenti recuperati.
Puoi gestire grandi collezioni di documenti?
Sì. Ho costruito e implementato sistemi RAG su oltre 10 milioni di brevetti con un'accuratezza superiore al 95% su Traindex. Progetterò strategia di chunking, indicizzazione e retrieval adatta alla tua scala.
Possiedo il codice sorgente?
Sì! Ogni livello include codice sorgente completo, commentato, documentazione dell'architettura e guida al deployment.
Puoi integrare il chatbot nel mio sito o app esistente?
I livelli Standard e Premium includono un backend FastAPI con un'interfaccia REST pulita, integrabile in qualsiasi frontend. Lo sviluppo UI è disponibile come opzione personalizzata.
Firmi NDA?
Sì, felice di firmare prima dell'inizio. I tuoi documenti, dati e logica aziendale rimangono strettamente riservati.
