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Costruirò un chatbot AI con rag, langchain, OpenAI e knowledge base personalizzata
Hamza A
Informazioni su questo servizio
Traduzione automatica.
Smetti di spedire wrapper. Inizia a spedire SaaS veri.
Mentre altri incapsulano un API e lo chiamano prodotto, io costruisco piattaforme SaaS con AI, RAG e agent vocali come caratteristiche principali. Non widget agganciati. Non popup di chatbot. Piattaforme reali che i tuoi utenti continuano a usare.
Non sviluppo solo AI, creo vantaggi sleali.
COSA FACCIO
- Integrazione AI Web: Incorporare LLMs (GPT-5, Claude, Llama) nelle tue app SaaS o web personalizzate.
- Agent AI personalizzati: agent intelligenti che svolgono compiti, navigano sul web ed eseguono logiche.
- Sviluppo RAG: Collegare l'AI ai tuoi dati privati per knowledge base iper-precise e senza hallucination.
- Automazione Voice & Chat: Creare Voicebot e Chatbot umani che gestiscono vendite e supporto 24/7.
- Sviluppo Full Stack: Gestire tutto dal frontend UI all'API backend e logica AI.
PERCHÉ QUESTO È IMPORTANTE PER TE
Le notti insonni di un fondatore dipendono dai sistemi che creo. Il mio obiettivo è aiutarti a passare dal lavorare nel tuo business al lavorare su di esso.
TECH STACK
Python, LangChain, OpenAI, Pinecone (RAG), React/Next.js, integrazioni API
Pronto a trasformare il tuo "se" in "cosa segue?" Scrivimi oggi e progettiamo la tua libertà.
Portfolio: https://hamzaali.dev
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Hamza A
Software Architect, Cloud Infrastructure DevOps
- DaPakistan
- Membro damag 2026
- Tempo di risposta medio1 ora
Lingue
Urdu, Inglese, Tedesco
I am a Software Engineer with 8+ years of experience building scalable web and hybrid mobile applications. My expertise includes AI-powered systems, RAG pipelines, and MCP servers. I have led high-performing engineering teams and focus on delivering maintainable, secure, and high-performance clean architecture.
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Il mio portfolio
FAQ
Traduzione automatica.
Con quali LLM e modelli di AI lavori?
Lavoro con GPT-5, GPT-4o, Claude (Anthropic), Llama e Mistral. La scelta giusta dipende dalle tue esigenze di precisione, dal budget e se preferisci un'API ospitata o un modello auto-deployato. Per casi d'uso sensibili alla privacy, deployo modelli open-source sulla tua infrastruttura.
Il chatbot può rispondere dai documenti della mia azienda?
Sì, questo è ciò che fa RAG. Trasformo i tuoi PDF, pagine Notion, Google Docs o contenuti del sito web in un database vettoriale come Pinecone o Supabase. Il chatbot risponde usando solo i tuoi contenuti, senza hallucination e senza risposte generiche esterne.
Colleghi il chatbot al mio CRM o helpdesk?
Sì. Mi integro con HubSpot, Salesforce, GoHighLevel, Intercom, Zendesk, Slack e WhatsApp. Il chatbot può leggere i dati degli utenti, creare ticket, registrare conversazioni e attivare workflow automatizzati. Se il tuo strumento ha un'API, posso collegarlo.
Qual è la differenza tra un chatbot normale e un chatbot RAG?
Un chatbot normale risponde dai dati di training generali e spesso inventa dettagli. Un chatbot RAG recupera prima le risposte dalla tua knowledge base privata, così rimane preciso. Per supporto SaaS o strumenti interni, RAG è la scelta giusta. Ti dirò quale si adatta al tuo caso.
Possiedo il codice sorgente e gestisci l'hosting?
Tu possiedi tutto. Codice sorgente, chiavi API e dati restano tuoi. Deployo su Vercel, AWS, Supabase o sulla tua infrastruttura preferita. Posso gestire l'intero deploy come parte del progetto o consegnarlo al tuo team per l'installazione. Nessun vendor lock-in.
Il chatbot può funzionare su sito web, WhatsApp e Slack?
Sì. Costruisco il core AI una volta e lo deployo su più canali. Il widget del sito, il numero WhatsApp business, lo spazio Slack, il server Discord o l'app mobile possono condividere la stessa logica e memoria delle conversazioni. Un sistema, più front-end.
