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Costruirò un chatbot AI personalizzato e una pipeline rag sui tuoi dati
Luigi
Informazioni su questo servizio
Traduzione automatica.
Creo chatbot AI personalizzati, pipeline RAG e agenti AI che collegano i tuoi dati ai grandi modelli linguistici, da Q&A sui documenti a sistemi multi-agente completamente autonomi.
Ciò che ottieni:
- Pipeline RAG con ingestione di documenti, suddivisione in parti e embedding
- Configurazione del database vettoriale (Pinecone, Supabase pgvector, Chroma)
- Agente AI con chiamata agli strumenti, memoria e knowledge base personalizzata
- Orchestrazione con LangChain o LangGraph con LLM a tua scelta
- API REST o interfaccia chat per la tua applicazione
- Suite di valutazione per misurare la precisione del retrieval
- Deployment in produzione sulla tua infrastruttura o cloud
Ho creato PixelFlow (pipeline di generazione immagini AI con agenti personalizzati) e Reunivo (sistema di matching alimentato da AI con ricerca semantica), entrambi in produzione.
Perché lavorare con me:
- Sistemi funzionanti in produzione, non solo demo
- Controllo totale: niente dipendenza da SaaS, tutto il codice consegnato
- Un prezzo, sistema completo, niente costi nascosti o per chiamata
- Oltre 10 anni di esperienza, comunicazione diretta, basato in Italia, fluente in inglese
Non sei sicuro se RAG o un modello fine-tuned si adatta al tuo caso d'uso? Scrivimi, ti aiuterò a scegliere l'architettura giusta prima di ordinare.
Scopri di più su Luigi
Luigi
Full Stack Developer, SaaS, AI Automation and CRM for Startups
- DaItalia
- Membro damag 2026
- Tempo di risposta medio1 ora
Lingue
Italiano, Inglese, Francese
I'm Luigi Garone, founder of Logika.studio — a full-stack software studio based in Italy, delivering scalable digital products for SMEs, startups, and finance professionals.
What I build:
— Custom SaaS platforms and CRM systems
— AI agents and LLM-powered automation (n8n, OpenAI)
— Digital marketing infrastructure
— Quantitative trading algorithms
Stack: Next.js · TypeScript · Node.js · Python · PostgreSQL · Supabase · n8n · Docker
Every project starts with clear architecture and ends with production-ready code.
Traduzione automatica.
Il mio portfolio
FAQ
Traduzione automatica.
Quali formati di file puoi ingestire nella pipeline RAG?
PDF, Word, Excel, CSV, Markdown, HTML e testo semplice. Per database o API, creo connettori personalizzati per estrarre i dati al momento dell'ingestione.
Quale database vettoriale consigli?
Supabase pgvector per progetti già su Postgres, Pinecone per produzione su larga scala, Chroma per setup locali o leggeri. Consiglio in base al tuo stack.
L'AI risponderà solo dai miei documenti o anche da conoscenza generale?
Configurabile. Posso limitare le risposte esclusivamente alla tua knowledge base, mescolarle con la conoscenza generale di LLM o restituire un fallback quando non trovo documenti rilevanti.
Può integrarsi con la mia app o sito web esistente?
Sì. Fornisco un endpoint REST API o WebSocket pronto da integrare in qualsiasi frontend o backend. React, Next.js, app mobili — tutti compatibili.
di cosa hai bisogno per iniziare?
I tuoi documenti o fonte dati, il caso d'uso che vuoi risolvere e il tuo LLM preferito. Per Standard e Premium, è richiesta una breve chiamata di scoperta prima di accettare l'ordine.
