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Costruirò un chatbot RAG pronto per la produzione con langchain e python
Fahad Shah
Informazioni su questo servizio
Traduzione automatica.
La maggior parte dei "chatbot RAG" sono solo un PDF inserito in un vector store senza modo di verificare se le risposte sono corrette.
Costruisco sistemi RAG come vengono fatti in produzione e li testo. Ogni progetto include una pipeline di valutazione così sai che l'accuratezza del tuo chatbot non è un'ipotesi.
Ciò che costruisco:
- Chatbot RAG personalizzati addestrati sui tuoi documenti, PDF o base di conoscenza
- Ricerca ibrida + reranking per una qualità di recupero reale, non solo ricerca di somiglianza di base
- Integrazione LLM: GPT-4o, Claude, LLaMA, modelli open-source
- Test di accuratezza per poter fidarti dell'output prima che raggiunga gli utenti
- Consegna full-stack: backend, API e frontend funzionante
Stack tecnologico:
Python, LangChain, Ricerca Ibrida, CrossEncoder Reranking, FAISS/Pinecone, LLaMA 3.1, OpenAI, Streamlit/React
Perché scegliere me:
Attualmente lavoro in un team di prodotto AI che sviluppa una piattaforma di performance pubblicitaria, e ho costruito un sistema RAG in produzione su dati di ricerca reali con ricerca ibrida, reranking e un framework di valutazione completo, non solo una demo.
Contattami prima di ordinare con il tuo caso d'uso e lo valuterò correttamente prima.
Scopri di più su Fahad Shah
Fahad Shah
AI and Web Developer RAG NLP and Modern Web Apps
- DaPakistan
- Membro daago 2023
Lingue
Urdu, Inglese
I am a Computer Scientist with hands-on experience in AI/NLP engineering, RAG, and reinforcement learning. I have a demonstrated ability to design production-grade AI systems, including a medical RAG pipeline. I possess a strong foundation in Python, C/C++, and ML frameworks, with a focus on building grounded, evaluable LLM systems. Furthermore I have hands on experience in building websites and landing pages with strong foundation in html, css and react.
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Il mio portfolio
FAQ
Traduzione automatica.
Q1: L'AI chatbot avrà allucinazioni o inventerà fatti?
No. RAG costringe l'AI a rispondere solo dai dati che fornisci. Se la risposta non è nei tuoi documenti, il bot lo dice invece di indovinare — e lo testo prima della consegna con una pipeline di valutazione.
Q2: Come si differenzia da un semplice wrapper di chatbot?
Un wrapper chiama semplicemente un'API con un prompt. RAG recupera prima dai tuoi dati reali, poi genera una risposta basata su di essi — così le risposte sono accurate, non generiche.
Q3: Possiedo il codice sorgente?
Sì, completamente — codice e documentazione sono tuoi da conservare (incluso dal pacchetto Standard in su).
Q4: E se ho un caso d'uso personalizzato non elencato qui?
Contattami con i tuoi requisiti prima di ordinare e definirò una soluzione specifica per i tuoi dati e il tuo caso d'uso.
