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Costruirò un sistema RAG personalizzato con knowledge graph aziendali
Jonathan T.
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Se la tua AI ha difficoltà a collegare dati provenienti da più fonti in modo significativo, hai bisogno di un sistema migliore che introduca relazioni nei tuoi dati. Costruisco sistemi GraphRAG usando Neo4j e NetworkX per migliorare le performance e il ragionamento dell'AI.
Base
Obiettivo: Perfetto per validare la struttura dei tuoi dati o per un piccolo progetto pilota.
- Cosa ottieni: Un Proof of Concept (POC) funzionante che dimostra come i tuoi dati possano essere modellati come un Knowledge Graph per eliminare allucinazioni.
- Consegne: schema Neo4j, script di ingestione e funzioni di query RAG.
Standard
Obiettivo: Per team che necessitano di AI ad alta precisione per dati interni specifici.
- Cosa ottieni: Un sistema RAG ibrido e robusto che combina ricerca vettoriale e contesto del grafo. Questo porta a 30-50% di precisione in più su query complesse rispetto ai bot standard.
- Consegne: codice backend pronto per la produzione, schema del database grafico e endpoint API per il tuo FE.
Premium
- Consegne: Tutto quello dello Standard + pipeline RAG completa con analisi approfondite, livello logica NetworkX, strumento di visualizzazione del grafo e 14 giorni di supporto tecnico. Usando NetworkX per gli algoritmi di grafo, l'AI può rispondere a domande che richiedono il collegamento di 3 o più fonti.
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Jonathan T.
AI Engineer
- DaIndonesia
- Membro daapr 2026
- Tempo di risposta medio1 ora
Lingue
Inglese, Indonesiano, Tedesco
I am an experienced AI engineer that is comfortable in building custom AI automations and advanced Agentic AI systems as a service. My services extend to creating automation for business, reliable and robust chatbots with built-in Knowledge Base and websites with integrated AI.
If you're looking to implement AI in your business or someone to teach you how to setup custom AI agents like Hermes and OpenClaw, don't hesitate to DM me 👋.
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FAQ
Traduzione automatica.
Cosa rende il tuo sistema GraphRAG diverso dalle soluzioni RAG o chatbot standard?
I sistemi RAG standard si basano esclusivamente sulla similarità vettoriale, che spesso porta a risposte irrilevanti o allucinazioni. I miei sistemi GraphRAG usano relazioni strutturate in un knowledge graph (Neo4j) combinate con ricerca vettoriale. Questo permette all'AI di ragionare sui dati collegati, migliorando la qualità delle risposte.
Come riduci le allucinazioni?
Le allucinazioni sono minimizzate da: 1. Ancorare le risposte a relazioni esplicite nel grafo 2. Limitare le risposte ai percorsi di dati verificati 3. Combinare la traversata del grafo con il retrieval L'AI non inventa risposte, le deriva dalla tua struttura dati.
Quanto è accurato il sistema rispetto a ChatGPT o bot standard?
Per query complesse e specifiche di dominio, i sistemi GraphRAG raggiungono tipicamente un'accuratezza superiore del 30-50% perché: 1. Usano relazioni verificate invece di indovinare 2. Mantenere il contesto tra più documenti 3. Supportano ragionamenti multi-hop
Con che tipo di dati puoi lavorare?
Posso lavorare con la maggior parte dei formati di dati strutturati e non strutturati, tra cui: - PDF (rapporti, articoli di ricerca, documenti legali) - Dataset CSV / Excel - JSON / API - Database SQL - Documentazione interna o wiki Se i tuoi dati nascondono relazioni, sono un candidato forte per GraphRAG.
Ho bisogno di conoscenze tecniche per usare il sistema?
No. Per i piani Standard e Premium, fornisco un backend FastAPI con endpoint semplici che il tuo frontend o strumenti interni possono chiamare. Non è necessario conoscere i grafi o i dettagli dell'AI per usarlo efficacemente.
Cosa riceverò alla fine del progetto?
A seconda del piano, le consegne possono includere: Schema del grafo (Neo4j) Pipeline di ingestione dati Sistema di query RAG ibrido Backend FastAPI Livello analitico NetworkX (Premium) Strumenti di visualizzazione del grafo Documentazione + supporto Tutto è progettato per essere usato e ampliato, non solo come demo.
Puoi integrare questo con i miei sistemi o frontend esistenti?
Sì. I piani Standard e Premium includono uno strato API, rendendo facile l'integrazione con: Dashboard interne Interfacce chat Web app Strumenti AI esistenti
Puoi personalizzare il sistema per il mio caso d'uso specifico?
Assolutamente. Ogni sistema è adattato a: - La tua struttura dati - Le tue esigenze di query - La tua logica di business Non è un chatbot universale, ma un motore di ragionamento personalizzato.
Supporti LLM locali/privati?
Sì. Posso configurare il sistema per lavorare con: 1. OpenAI (ad esempio modelli GPT) 2. Anthropic Claude 3. Modelli locali come Llama Questo è particolarmente utile per privacy o deployment on-premise.
Di cosa hai bisogno da me per iniziare?
Prima di iniziare, ho bisogno di: 1. Il tuo dataset (PDF, CSV, ecc.) 2. Una chiara descrizione del problema (cosa fallisce con l'AI attuale) 3. (Opzionale) Query di esempio a cui vuoi che il sistema risponda Se non sei sicuro, scrivimi e ti aiuterò a definire la struttura.
