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Costruirò un chatbot AI personalizzato e un'applicazione web rag
Abdullah A
Informazioni su questo servizio
Traduzione automatica.
Hai bisogno di un assistente AI che risponda esclusivamente dai tuoi dati aziendali, manuali o curriculum specifici senza inventare fatti? Ti serve un sistema Retrieval-Augmented Generation (RAG).
Costruisco chatbot AI personalizzati, basati su documenti e applicazioni web Next.js su misura per i tuoi dati. Invece di indovinare, questa architettura cerca nei tuoi documenti reali, cita le fonti esatte e si rifiuta esplicitamente di rispondere se le informazioni mancano dal tuo corpus.
Ciò che consegno:
- AI strettamente basata sui dati: risposte ad alta precisione generate esclusivamente dai tuoi file caricati (PDF, testo, CSV).
- Database di ricerca vettoriale: recupero rapido e semantico dei dati usando Supabase pgvector e modelli di embedding di alto livello.
- Guida alla fiducia: logica backend personalizzata che previene allucinazioni dell'AI bloccando domande fuori dal campo di applicazione.
- Applicazione web full-stack: frontend Next.js reattivo con cronologia chat, caricamento file e autenticazione sicura degli utenti.
- Interfaccia multimodale: integrazione voice-to-text (Whisper) per un'interazione conversazionale senza soluzione di continuità.
Discutiamo insieme il tuo progetto! Inviami un messaggio prima di ordinare così possiamo allinearci sull'architettura migliore per il tuo SaaS.
Scopri di più su Abdullah A
Abdullah A
Software Engineer
- DaPakistan
- Membro daset 2026
Lingue
Inglese
I’m a full-stack developer and startup co-founder specializing in Next.js, React, Python, and Django. While currently completing my university degree, I actively build robust SaaS applications—from AI-powered educational tools (RAG) to complex, multi-tenant management systems. I focus on creating clean, intuitive user interfaces backed by scalable architectures. Whether you need a custom web app, seamless AI integration, or a high-performance backend, I bring real-world startup experience and a meticulous eye for detail to your project. Let's build something exceptional.
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FAQ
Traduzione automatica.
Quali tipi di documenti o dati posso usare per basare l'AI?
Puoi usare file PDF, TXT, CSV, DOCX o connessioni dirette al database. Il sistema estrae, suddivide e indicizza i tuoi contenuti in embedding vettoriali per un recupero rapido e contestuale.
Come fai a prevenire che l'AI hallucini o indovini?
Una guida di fiducia personalizzata valuta il punteggio di recupero vettoriale prima di inviare i dati al modello linguistico. Se i tuoi documenti non contengono informazioni rilevanti per la domanda dell'utente, il sistema blocca la chiamata LLM e informa l'utente che l'argomento non è coperto.
Quale stack tecnologico userà la mia applicazione?
Lo stack principale include Next.js (React), TypeScript e Tailwind CSS per l'app web, con Supabase (PostgreSQL & pgvector) che gestisce autenticazione e archiviazione vettoriale. L'elaborazione AI si basa su modelli come Google Gemini, OpenAI API o Anthropic Claude abbinati a Jina AI o embedding di OpenAI.
Riceverò il codice sorgente completo?
Sì. Ogni pacchetto include la proprietà completa del codice sorgente, una struttura repository pulita e istruzioni per ospitare, eseguire e scalare l'app in modo indipendente.
Devo fornire le mie API keys e l'hosting?
Sì. Avrai bisogno dei tuoi account/chiavi per servizi come OpenAI o Gemini, e servizi di database/hosting come Supabase e Vercel. Sono fornite linee guida per aiutarti a configurare facilmente le chiavi del tuo ambiente.
