Costruirò un chatbot RAG personalizzato e un agente AI per te usando langchain e gpt4
Informazioni su questo servizio
Crea un chatbot RAG intelligente e un agente AI per la tua attività usando LangChain e GPT-4
Se sei stanco che ChatGPT dia risposte sbagliate sulla tua attività, o vuoi un chatbot addestrato sui tuoi dati come PDF, documenti, siti web o database, sei nel posto giusto.
Sono un Data Scientist Full Stack con molta esperienza in AI, Machine Learning e LLMs. Costruisco sistemi RAG (Retrieval-Augmented Generation) e agenti AI che forniscono risposte precise e contestuali per le aziende.
Ciò che offro:
- Chatbot RAG personalizzato addestrato sui tuoi dati
- Agenti AI per automatizzare compiti (email, ricerca, CRM)
- Pipeline avanzate di LangChain con retrieval ottimizzato
- Chatbot con memoria e ragionamento a più passaggi
- Supporto per GPT-4, Claude, LLaMA e altri
Consegna Full Stack:
- Interfaccia Streamlit o FastAPI
- API REST per integrazione
- Deployment pronto con Docker
- Codice sorgente pulito con documentazione
Perché scegliermi?
Utilizzo chunking ottimizzato, ricerca ibrida, espansione delle query e re-ranking per garantire che il tuo chatbot dia risposte accurate e affidabili.
- Ottieni:
- Codice completo
- Guida all'installazione
- Video walkthrough
Supporto dopo la consegna
Contattami prima di ordinare per una consulenza gratuita e il piano del progetto.
Expertise:
Sviluppo di software
•
Sviluppo di sito web
Framework:
PyTorch
Tipo di dati:
Testo
Linguaggio di programmazione:
Python
Strumenti:
tensorflow
API:
OpenAI
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FAQ
Traduzione automatica.
Q1: Cos'è esattamente RAG e perché la mia attività ne ha bisogno?
RAG sta per Retrieval Augmented Generation. Permette a un chatbot di rispondere alle domande usando i TUOI dati specifici — i tuoi PDF, sito web, catalogo prodotti, manuali o database. ChatGPT normale non conosce la tua attività. Un chatbot RAG sì. Ogni azienda che vuole risposte AI precise ha bisogno di RAG.
Q2: A quali fonti di dati puoi collegare il chatbot?
Posso collegarmi a PDF, documenti Word, file Excel, siti web/URL, Notion, Google Drive, database SQL, API e altro. Se i tuoi dati esistono da qualche parte, posso costruire un sistema RAG sopra di essi.
Q3: Quale LLM dovrei usare — GPT-4, Claude o LLaMA?
GPT-4 è il migliore per la massima precisione e uso generale in azienda. Claude 3.5 è ottimo per documenti molto lunghi e analisi dettagliate. LLaMA o DeepSeek sono ideali se vuoi deployment gratuito o privato on-premise. Durante la consulenza gratuita ti consiglierò la soluzione migliore per il tuo caso specifico.

