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Costruirò un chatbot rag per i tuoi documenti e la tua knowledge base
furkan369
Informazioni su questo servizio
Traduzione automatica.
Trasforma i tuoi documenti in un affidabile assistente AI. Costruirò un chatbot Retrieval-Augmented Generation (RAG) personalizzato che risponde alle domande usando i tuoi PDF, manuali, politiche, base di conoscenza o contenuti interni.
La soluzione può includere l'ingestione di documenti, il suddividere il testo in parti, embeddings, ricerca vettoriale, citazioni, memoria della conversazione, filtraggio dei metadati, endpoint API, integrazione con database e un'interfaccia di chat semplice. Lavoro con OpenAI, Claude, LangChain, LlamaIndex, Python, C#, ASP.NET Core, PostgreSQL, SQL Server e database vettoriali.
Riceverai:
- Codice sorgente pulito e facile da mantenere
- Configurazione sicura e gestione degli errori
- Retrieval ottimizzato per i tuoi contenuti
- Istruzioni chiare per l'installazione e l'uso
- Valutazione onesta dello scope prima dello sviluppo
Contattami prima di ordinare. Condividi i tipi di documenti, il volume approssimativo, gli utenti previsti, il provider AI preferito e l'ambiente di deployment. Le spese di utilizzo del provider e di hosting non sono incluse.
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furkan369
Senior Dot NET Developer and AI API Integration Expert
- DaTurchia
- Membro daago 2020
Lingue
Turco, Inglese
I am a backend developer with 6 years of experience building enterprise applications using C#, ASP.NET Core, REST APIs, SQL Server, PostgreSQL, Oracle, Docker, and IIS. For the past year, I have also developed AI-powered applications with OpenAI API, Claude API, Semantic Kernel, LangChain, and LlamaIndex. I can help with API development, .NET bug fixing, AI integration, RAG chatbots, PDF and OCR extraction, web scraping, database integration, Docker deployment, and backend architecture. I provide clean code, clear communication, source delivery, and honest scope evaluation.
Traduzione automatica.
FAQ
Traduzione automatica.
Quali formati di documenti puoi processare?
Posso lavorare con PDF, file di testo, documenti Word, contenuti web ed esportazioni strutturate di knowledge-base. Condividi campioni prima di ordinare.
Il chatbot fornirà citazioni delle fonti?
Sì. Posso restituire il source, la pagina, la sezione o i metadati del documento rilevanti quando il contenuto di origine lo supporta.
Quali vector database supporti?
Posso lavorare con PostgreSQL pgvector, Pinecone, Qdrant, Chroma e altri store vettoriali adatti in base al tuo ambiente.
Puoi integrare il sistema RAG nella mia app esistente?
Sì. Posso esporre il sistema tramite API o integrarlo in un'applicazione web o in un'app C#, ASP.NET Core, Python esistente.
Le spese per il provider AI e l'hosting sono incluse?
No. Le spese di utilizzo di OpenAI, Anthropic, database vettoriali, cloud e hosting sono pagate direttamente da te.
