Costruirò un chatbot rag personalizzato con langchain, OpenAI e citazioni delle fonti

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Loc T
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Stanco di chatbot AI generici che hallucinate fatti falsi e inventano risposte?

Costruisco assistenti AI personalizzati di livello enterprise con Retrieval-Augmented Generation (RAG), alimentati da Next.js, Django REST Framework e Cohere/OpenAI. Il tuo chatbot risponde esclusivamente in base ai documenti privati della tua azienda, PDF, manuali o dati del sito web, con citazioni verificate.


Capacità principali:

  • Retrieval ibrido a 3 livelli: cosine di vettori densi + BM25 lessicale fusi tramite Reciprocal Rank Fusion (RRF)
  • Reranking con Neural Cross-Encoder: Cohere Rerank v3.5 garantisce una precisione del contesto di livello superiore
  • Citazioni al 100% verificate: badge interattivi [1], [2] con anteprime delle fonti in popover
  • Barriere anti-hallucination: avvisa gli utenti quando i documenti mancano di informazioni invece di inventarle
  • Rami di conversazione basati su alberi: modifica prompt e cambia versioni dei messaggi
  • Streaming di token SSE in tempo reale: risposta chat istantanea parola per parola
  • Gestione completa dei documenti: scraper web integrato e caricatore di documenti
  • Pronto per la produzione: configurazione Docker Compose con un clic e reverse proxy Nginx


Piattaforma tecnologica: Next.js, React, Tailwind CSS, Python, Django, Cohere/OpenAI, VectorDB, Docker.

Contattami prima di ordinare per discutere i tuoi documenti e i formati della knowledge base!

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Full Stack Developer

5,0(1)
  • DaVietnam
  • Membro damag 2024
  • Ultima consegna1 anno
  • Lingue

    Vietnamita, Inglese
All websites i made: - RAG chatbot system (django, reactjs, vectordb, openai). - DeepDoc - similar to gdrive (django, vuejs, elasticsearch, mysql, vncorenlp). - DeepSpelling - similar to Grammarly but for Vietnamese language (django, vuejs, add-in word, mysql, transformer). - DocSearch (django, vuejs, elasticsearch, vncorenlp-underthesea, ocr).

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