Svilupperò app AI cross platform Flutter con rag personalizzato e agenti AI


Informazioni su questo servizio
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La maggior parte delle app Flutter AI fallisce perché gli sviluppatori trattano l'AI come una semplice integrazione API. Collegano una chiave API, ignorano il recupero dei vettori e consegnano un'interfaccia chat lenta che hallucina, perde il contesto e consuma il tuo budget di token.
Progetto applicazioni Flutter AI di livello produzione, cross platform, basate su architetture backend robuste.
Che tu abbia bisogno di un sistema RAG personalizzato basato su documenti (PDF, dati web, SQL), di un assistente AI in streaming o di workflow complessi multi-agente, fornisco app scalabili e sicure per iOS, Android e Web.
COSA COSTRUISCO:
- Interfaccia Flutter Cross-Platform (Architettura Riverpod/Bloc pulita)
- Sistemi RAG personalizzati (LangChain, LangGraph, LlamaIndex)
- Pipeline di database vettoriali (Pinecone, Supabase pgvector, Qdrant)
- Interfaccia streaming in tempo reale (Rendering dei token con risposta sotto il secondo)
- Capacità multimodali (Visione, Trascrizioni audio, TTS)
- Gestione ottimizzata dei token e della finestra di contesto
COME FUNZIONA:
- Allineamento dell'architettura e definizione dei dati
- Pipeline vettoriale e ingegneria API backend
- Interfaccia Flutter reattiva e integrazione dello stato
- Test rigorosi e consegna dell'app
Costruiamo insieme un'app mobile intelligente, pronta per la produzione e scalabile. Contattami per discutere il tuo progetto
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Inglese
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FAQ
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Cosa devo fornire prima di iniziare?
Avrai bisogno di una descrizione chiara del concetto della tua app, del flusso utente desiderato e dell'accesso alle chiavi API di OpenAI o di altri database AI/vettoriali (oppure possiamo configurarle insieme).
L'app funzionerà bene sia su iOS che su Android?
Sì. Costruisco usando pratiche di gestione dello stato native di Flutter (Riverpod/Bloc) per garantire un rendering reattivo dell'interfaccia e tempi di risposta in streaming inferiori al secondo su entrambe le piattaforme.
L'app può rispondere a domande basate sui miei documenti aziendali privati?
Sì. Implemento un'architettura Retrieval-Augmented Generation (RAG) usando database vettoriali come Pinecone o Supabase. Questo collega la tua AI ai tuoi PDF, documenti o tabelle di database con alta precisione.
