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


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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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Vietnamita, Inglese
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FAQ
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Come fai a prevenire che l'AI hallucini?
Il sistema utilizza un grounding rigoroso dei prompt e un pipeline ibrido a 3 fasi (Dense Vector + BM25 + Cross-Encoder Reranking). Se la risposta non è presente nei tuoi documenti forniti, il bot è istruito a dichiarare che il contesto non contiene la risposta invece di indovinare.
Quali formati di documento posso caricare nella knowledge base?
Puoi caricare testo grezzo, Markdown, documenti PDF o usare il web scraper integrato per importare URL direttamente negli embeddings vettoriali.
Posso collegare questo a OpenAI (ChatGPT) o Anthropic Claude invece di Cohere?
Sì! Mentre Cohere Command-R e Rerank v3.5 offrono uno stato dell'arte grounded RAG, l'architettura è modulare e può essere facilmente collegata a OpenAI (GPT-4o) o Anthropic Claude.
Riceverò il codice completo e le istruzioni di deployment?
Sì! Ottieni la piena proprietà del codice sorgente (frontend e backend) con uno script di setup ./run.sh con 1 clic e un file docker-compose.yml pronto per la produzione per l'auto-hosting sul tuo VPS (DigitalOcean, AWS, Hetzner).

