Creerò un chatbot rag per rispondere alle domande dai tuoi pdf e documenti
Informazioni su questo servizio
Se sei stanco di cercare manualmente tra PDF, documenti o contenuti di siti web, ottieni un chatbot AI RAG personalizzato che risponde alle domande istantaneamente usando i tuoi dati.
Costruirò un chatbot AI su misura che legge i tuoi PDF, documenti o sito web e fornisce risposte accurate generate dall'AI basate sulla tua base di conoscenza. Gli utenti possono fare domande in linguaggio naturale e ricevere risposte basate sui tuoi contenuti, con citazioni delle fonti opzionali.
Realizzato con Python, LangChain, architettura RAG e LLM, il tuo chatbot sarà alimentato da tecnologie moderne come FastAPI, Streamlit, React o Next.js per il frontend, e database vettoriali per un recupero rapido e preciso.
Ciò che riceverai:
- Un chatbot RAG completamente funzionale e personalizzato sui tuoi dati
- Supporto per PDF, file di testo, CSV, DOCX o crawling di siti web
- Interfaccia utente pulita e reattiva (Streamlit, React o Next.js)
- Integrazione API pronta per i tuoi strumenti esistenti
- Assistenza opzionale per il deployment
Questo è uno sviluppo personalizzato, non un modello generico. Adatto ogni chatbot alle tue specifiche esigenze, struttura dei dati e workflow.
Contattami prima di ordinare per discutere il tuo progetto e confermare il miglior approccio per le tue necessità.
Linguaggio di programmazione:
Python
•
R
•
MATLAB
•
SQL
•
Colab
Framework:
Scikit-learn
•
SimpleCV
•
keras
•
PyTorch
•
Panda
API:
Visione artificiale Microsoft AI
•
Google Cloud Vision API
Il mio portfolio
FAQ
Traduzione automatica.
Che tipo di chatbot AI puoi costruire?
Posso creare chatbot AI personalizzati, applicazioni LLM, chatbot RAG, assistenti con knowledge-base, chatbot documentali, bot di supporto clienti e applicazioni AI SaaS usando OpenAI, ChatGPT, LangChain e database vettoriali.
Puoi creare un chatbot che comprenda i miei PDF o documenti?
Sì. Posso creare un chatbot AI RAG che elabora i tuoi PDF o documenti, memorizza le loro embedding in un database vettoriale come Pinecone e utilizza un LLM per generare risposte pertinenti.

