Costruirò un chatbot rag personalizzato per i tuoi documenti e dati aziendali


Informazioni su questo servizio
Traduzione automatica.
Hai bisogno di un chatbot AI che risponda alle domande usando i tuoi documenti o la conoscenza della tua attività?
Costruirò un'applicazione di Retrieval-Augmented Generation personalizzata che recupera le informazioni rilevanti dai tuoi dati approvati prima di generare una risposta.
In base al pacchetto scelto, la soluzione può includere:
- Elaborazione di PDF, TXT e Markdown
- Suddivisione del testo e embeddings
- Recupero semantico
- Qdrant, ChromaDB o FAISS
- Riferimenti alle fonti
- Endpoint FastAPI
- Interfaccia Streamlit
- Configurazione Docker
- Test di retrieval e valutazione RAG
- Documentazione tecnica
Lavoro con Python, LangChain, LangGraph, Qdrant, ChromaDB, FAISS, FastAPI, Streamlit, Ollama e API LLM compatibili.
Non posso garantire che nessun sistema RAG sia completamente privo di hallucination. Posso aggiungere riferimenti alle fonti, comportamenti con insufficienti contesti e valutazioni per migliorare l'affidabilità.
L'uso dell'API, l'hosting cloud e gli abbonamenti di terze parti non sono inclusi.
Contattami prima di ordinare così posso rivedere i tuoi documenti, il comportamento atteso e l'ambiente di destinazione.
Scopri di più su Hilal A.
AI Engineer for RAG AI Agents and MLOps
- DaTurchia
- Membro danov 2024
- Tempo di risposta medio1 ora
Lingue
Turco, Inglese
Traduzione automatica.
FAQ
Traduzione automatica.
Cos'è un chatbot RAG?
Un chatbot RAG recupera informazioni rilevanti dalla tua fonte di conoscenza e fornisce quel contesto a un modello linguistico prima di generare una risposta.
Il chatbot può mostrare le sue fonti?
Sì. Le versioni Standard e Premium possono includere nomi di documenti, riferimenti o estratti di fonti rilevanti.
Quali formati di file puoi usare?
I formati più comuni sono PDF, TXT, Markdown e testo strutturato. Invia campioni di file prima di ordinare se il formato è insolito.
Il prezzo include i costi dell'API LLM?
No. Le API di modelli esterni, i servizi di hosting e i database a pagamento sono a carico del cliente.
Puoi distribuire l'applicazione?
Le versioni Standard e Premium includono una configurazione Docker pronta per il deployment. Il deployment su cloud va concordato separatamente in base alla piattaforma di destinazione.
Puoi usare un modello locale?
Sì. Ollama o un'altra configurazione locale compatibile può essere usata quando è adatta al progetto e all'infrastruttura disponibile.
Il chatbot sarà completamente privo di allucinazioni?
Nessun sistema LLM può essere garantito completamente privo di allucinazioni. Posso aggiungere controlli di grounding, riferimenti alle fonti e valutazioni per ridurre e monitorare il rischio.

