costruirò un chatbot Rag e una knowledge base AI dai tuoi documenti

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build a rag chatbot and ai knowledge base from your documents
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Trasforma i tuoi PDF, documenti e contenuti del sito web in un assistente AI che risponde

domande con citazioni delle fonti. Io costruisco pipeline RAG in Python (LangChain

o LlamaIndex) con database vettoriali (pgvector, Qdrant, Pinecone), alimentati

da OpenAI, Claude o modelli open-source.


Ottieni: un chatbot funzionante (interfaccia web, bot Slack o API), risposte con

citazioni e deploy sul tuo server o sul cloud.


Perché lavorare con me: 13 anni di esperienza come backend engineer, con RAG knowledge bases, agenti e automazioni in produzione, con stesura chiara in inglese e stime oneste.

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Full Stack Developer Go Python AI Agents

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    Cinese, Inglese
I'm a full-stack developer with 13 years of experience — 8 building high-concurrency game backends in Go and Python. WHAT I DO BEST • AI — LLM agents, function calling, RAG chatbots (Python, LangChain) • Backends — Go/Python APIs, MySQL/Redis, Docker, serverless • Full-stack — React/Vue frontends on solid backends RESULTS • Migrated a live game from Python to Go — 4x capacity, Redis -50% • Core dev on a $14M+ annual revenue game • Shipped LLM agents end to end, plus open-source agent infra GitHub: github.com/NinjaSln-labs Hours 10:00–22:00 (GMT+8), EU+US overlap.

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