Costruirò una pipeline rag con pinecone, supabase o un database vettoriale

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Gagan Sahay
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Trasforma i tuoi documenti, la tua knowledge base o i dati aziendali in un sistema di retrieval AI affidabile che risponde con contesto rilevante.


Progetterò e costruirò una pipeline di generazione aumentata da retrieval (RAG) personalizzata usando Pinecone, Supabase pgvector, Qdrant, Weaviate, Chroma o un altro database vettoriale adatto.


COSA RICEVI


Ingestione e pulizia dei dati

Segmentazione dei documenti e progettazione dei metadati

Embedding e indicizzazione vettoriale

Retrieval semantico o ibrido

Integrazione con GPT, Claude o altri LLM compatibili

Citazioni delle fonti e controlli sui prompt

Endpoint API o integrazione con app

Test, valutazioni e note di consegna


<p CASI D'USO


Assistenti di conoscenza privata

Ricerca supporto clienti

Q&A su documenti interni

Strumenti di ricerca e conformità

Documentazione di prodotto o tecnica


Posso lavorare con PDF, siti web, esportazioni Notion, file CSV, database o API. La portata del pacchetto determina il numero di fonti, il deployment e la profondità della valutazione.


Contattami prima di ordinare se i tuoi dati sono sensibili, multilingue, molto grandi o richiedono deployment in private cloud.


Importante: gli output dell'AI possono essere imperfetti. Costruisco salvaguardie e controlli di valutazione, ma nessun sistema può garantire risposte prive di errori.

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Gagan Sahay

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  • DaIndia
  • Membro daago 2022
  • Tempo di risposta medio1 ora
  • Lingue

    Hindi, Inglese
Im Gagan — an AI Automation & Full Stack Developer with 5+ years of experience helping businesses automate workflows, build modern websites, and turn data into results.

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