Costruirò un sistema rag per chattare con i tuoi documenti


Informazioni su questo servizio
Traduzione automatica.
Hai bisogno che il tuo team trovi risposte immediatamente da centinaia di documenti?
Costruisco sistemi RAG (Retrieval-Augmented Generation) personalizzati che ti permettono di chattare con i tuoi PDF, documenti e base di conoscenza usando l'AI.
COSA COSTRUISCO:
- Carica PDF, documenti, file di testo, l'AI impara i tuoi contenuti
- Fai domande in linguaggio naturale, ottieni risposte precise
- Citazioni delle fonti che mostrano esattamente da dove provengono le risposte
- Ricerca semantica che comprende il significato, non solo le parole chiave
LA MIA PROVA:
Ho creato PDF RAG Chat (github.com/Glicmack/pdf-rag-chat) un'applicazione RAG funzionante usando ChromaDB e API LLM.
OPZIONI TECNICHE:
- Vector DBs: ChromaDB, Pinecone, Weaviate
- LLMs: API Claude, OpenAI, modelli open-source
- Frameworks: LangChain, LlamaIndex
- Frontend: Streamlit, Next.js, React
- Base di conoscenza interna per la tua azienda
- Supporto clienti dai tuoi documenti
- Ricerca e analisi di documenti legali
- Sistema Q&A per articoli di ricerca
- Assistente per materiale di formazione
Ogni sistema è costruito su misura per i TUOI dati e il tuo caso d'uso.
Portfolio: princevekariya.dev
GitHub: github.com/Glicmack
Contattami prima di ordinare per discutere le tue esigenze.
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AI Engineer
- DaIndia
- Membro daapr 2026
Lingue
Gujarati, Inglese, Hindi
Traduzione automatica.
FAQ
Traduzione automatica.
Quali tipi di file può gestire il sistema RAG?
PDF, Word, file di testo, CSV e pagine web. Posso aggiungere supporto per formati personalizzati in base alle tue esigenze.
Quanto sono precise le risposte?
I sistemi RAG forniscono risposte direttamente dai tuoi documenti con citazioni delle fonti. La precisione dipende dalla qualità dei documenti, ma utilizzo riorganizzazione e ricerca ibrida per massimizzare la rilevanza.
Può gestire grandi collezioni di documenti?
Sì. Il sistema scala da 10 a migliaia di documenti. Per collezioni molto grandi, uso chunking ottimizzato e indicizzazione di database vettoriali.

