Costruirò un chatbot AI personalizzato addestrato sui tuoi documenti e dati

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Jules
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build a custom ai chatbot trained on your documents and data
Schermo intero
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Informazioni su questo servizio

Traduzione automatica.

Trasforma i tuoi documenti in qualcosa a cui il tuo team può semplicemente chiedere delle domande.


COSA OTTIENI: un chatbot che risponde usando i tuoi contenuti: manuali, contratti, wiki, SOP, PDF. Ogni risposta cita la sua fonte, così nessuno deve fidarsi di una scatola nera. Dice "Non lo so" invece di inventare cose. Disponibile come interfaccia web o come API da integrare nel tuo prodotto.


FORMATI: PDF, Word, Excel, Markdown, HTML, esportazione Notion, file scannerizzati.


PERCHÉ QUESTO È IMPORTANTE: la maggior parte delle demo RAG fallisce sui documenti reali. Chunking sbagliato, nessuna citazione, allucinazioni sicure. Pulire i documenti di solito è metà del lavoro e decide se le risposte sono utilizzabili o meno. Ho implementato document-QA on-premise per una knowledge base aziendale, quindi so dove si inceppano questi sistemi.


PRIVACY: per dati sensibili posso deployare completamente in self-hosting con modelli open, così niente esce mai dai tuoi server. (Pacchetto premium)


Inviami un esempio di documento e ti dirò esattamente cosa è fattibile. Se non è adatto, te lo dirò subito.

  • Tipo di bot

    • Servizio clienti e assistenza
    • Apprendimento e sviluppo

  • Motore IA

    • Gemini
    • Open AI GPT
    • LangChain
    • LLaMA
    • Claude.ai
    • Ollama

  • Linguaggio di programmazione

    • JavaScript
    • Python
    • TypeScript

  • Strumenti e framework

    • n8n
    • Pinecone
    • Hugging Face
    • LangChain

  • Piattaforme

    • Siti web
    • App per dispositivi mobili
    • Slack
    • Microsoft Teams
    • WeChat

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Jules

AI Automation and RAG Engineer

  • DaCina
  • Membro daago 2026
  • Tempo di risposta medio1 ora

  • Lingue

    Cinese, Inglese
I build AI systems that actually ship - not demos. Delivered: a multi-agent orchestration platform, an AI content pipeline for e-commerce, a TikTok automation toolchain running in production, and on-premise RAG document-QA for a company knowledge base. Open-source contributor - I fixed fp8 on Apple Silicon in ComfyUI. How I work: most small jobs ship in 24-48h. Deterministic logic where accuracy matters, LLMs only where they add value. Every dependency has a fallback. Tell me what you need automated. If I can't do it well, I'll say so upfront.

Traduzione automatica.

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