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Creerò un n8n con agent AI RAG, automazione, postgresql, qdrant, supabase
Jansher K
Informazioni su questo servizio
Traduzione automatica.
Costruirò un AI RAG (Retrieval-Augmented Generation) agent personalizzato che può cercare nei tuoi dati privati, ragionare in modo intelligente e automatizzare azioni usando workflow di n8n.
Questo servizio è pensato per aziende che hanno bisogno di più di un semplice chatbot. Creo sistemi di AI agentici che recuperano conoscenza da documenti e database, usano strumenti e API, applicano logica condizionale e eseguono workflow automatizzati.
Il tuo AI agent può lavorare con PDF, CSV, siti web, API e fonti di dati interne, mantenendo sempre sicurezza e privacy.
Le tecnologie con cui lavoro includono automazione AI di n8n, OpenAI o altri LLM, LangChain o LlamaIndex, PostgreSQL, Supabase, Qdrant, Pinecone e altri database vettoriali.
Gli utilizzi includono AI per knowledge base interna, agenti di supporto clienti, assistenti CRM e vendite, AI embedded in SaaS e assistenti di ricerca o analisi.
I pacchetti vanno da un singolo RAG agent con Q&A di base a architetture agentiche complete con ragionamento multi-step, uso di strumenti, integrazione con database e deployment pronto per la produzione.
Contattami prima di ordinare così posso capire le tue esigenze e progettare il giusto AI RAG agent per la tua azienda.
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Jansher K
Automate Everything
- DaPakistan
- Membro dalug 2016
- Ultima consegna2 anni
Lingue
Inglese
I’m Jansher Khan, a full-stack software engineer and AI automation specialist focused on building intelligent, scalable systems for modern businesses. I design agentic AI workflows, automation pipelines, and API integrations that reduce manual work, improve efficiency, and scale operations. My solutions are security-first, open-source focused, and production-ready, deployed on reliable VPS infrastructure. I work with startups and teams to turn complex processes into clean, maintainable, and cost-effective automation systems that deliver real business results.
Traduzione automatica.
FAQ
Traduzione automatica.
Q1: Di quali informazioni hai bisogno per iniziare a costruire il mio AI RAG agent?
Ho bisogno del tuo caso d'uso, fonte di dati (documenti, database, API o URL), modello AI preferito se ce n'è uno, e preferenze di deployment. Se necessario, le credenziali di accesso possono essere condivise in modo sicuro dopo l'inizio dell'ordine.
Q2: In cosa si differenzia un RAG agent da un chatbot AI normale?
Un RAG agent recupera risposte dai tuoi dati usando database vettoriali e poi genera risposte con un modello AI. A differenza dei chatbot di base, fornisce risultati precisi e contestuali e può usare strumenti, API e workflow di automazione.
Q3: Supporti l'automazione AI di n8n con RAG agent?
Sì. Integro RAG agent con n8n per creare workflow automatizzati, trigger, logica condizionale, chiamate API e sincronizzazione dei dati con i tuoi sistemi esistenti.
Q4: Con quali database e store vettoriali puoi lavorare?
Supporto PostgreSQL, Supabase, Qdrant, Pinecone e altri database vettoriali. La scelta finale dipende dalla quantità di dati, dalle esigenze di performance e dall'ambiente di deployment.
Q5: Posso deployare l'AI agent nel mio ambiente?
Sì. Il sistema può essere deployato sul tuo cloud, server o ambiente SaaS per garantire privacy, sicurezza e pieno controllo dei dati.
Q6: I miei dati sono sicuri e riservati?
Sì. I tuoi dati vengono usati solo per il tuo progetto. Non riutilizzo, memorizzo o condivido i dati dei clienti al di fuori dell'ambiente di deployment concordato.
Q7 (Tecnico): Come progetti architetture agentiche RAG?
Progetto sistemi agentici usando pipeline di retrieval, strategie di embedding, ricerca vettoriale, gestione della memoria, uso di strumenti e catene di ragionamento. A seconda del progetto, utilizzo LangChain, LlamaIndex, workflow di n8n e logica personalizzata per garantire performance scalabili e pronte per la produzione.
Q8 (Tecnico): Puoi gestire grandi dataset e aggiornamenti in tempo reale?
Sì. Supporto strategie di chunking, sincronizzazione incrementale dei dati, ingestione programmata e indicizzazione vettoriale ottimizzata per gestire grandi dataset e aggiornamenti quasi in tempo reale in modo efficiente.
Q9: Offri supporto post-consegna o miglioramenti futuri?
Sì. Ogni pacchetto include revisioni, e supporto a lungo termine, scalabilità o miglioramenti delle funzionalità possono essere forniti come servizio separato.
