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Costruirò chatbot AI personalizzati con rag
Maaz K
Informazioni su questo servizio
Traduzione automatica.
Hai bisogno di un chatbot AI che possa davvero capire e cercare nei tuoi documenti?
Costruisco chatbot AI personalizzati usando RAG (Retrieval-Augmented Generation), ricerca vettoriale e intelligenza dei documenti alimentata da LLM per aziende, startup e sistemi di conoscenza interna.
Ciò che posso creare:
Chatbot RAG con recupero documenti preciso
Ricerca vettoriale usando embeddings + reranking
Ingestione di documenti PDF, DOCX, TXT, CSV
Backend FastAPI e architettura scalabile
Assistente AI sicuro per dati interni/aziendali
Supporto alla distribuzione Docker-ready
Stack tecnologico:
Python, LangChain, OpenAI, Claude, FastAPI, pgvector, Pinecone, Docker, PostgreSQL
Ideale per:
Basi di conoscenza aziendali
Assistenti supporto clienti
Ricerca di documenti legali/politici
Strumenti interni alimentati da AI
Contattami prima di ordinare così posso suggerirti la migliore architettura per il tuo caso d'uso.
Scopri di più su Maaz K
Maaz K
AI Systems Engineer, RAG, MLOps, Computer Vision
- DaPakistan
- Membro daott 2025
Lingue
Inglese, Urdu
I’m Maaz Khaled, an AI Systems Engineer specializing in RAG chatbots, AI automation, document intelligence, computer vision, and geospatial dashboards. I build complete AI systems from backend APIs and model integration to deployment and evaluation. My focus is not just demos, but reliable, scalable, and maintainable solutions that solve real business problems.
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Il mio portfolio
FAQ
Traduzione automatica.
Con quali documenti può lavorare il chatbot?
Il chatbot può lavorare con PDF, DOCX, TXT, CSV e altri documenti strutturati a seconda delle tue esigenze.
Il chatbot può usare in modo sicuro i dati privati della mia azienda?
Sì. Posso creare sistemi RAG sicuri con archiviazione privata dei documenti, accesso basato sui ruoli e flussi di recupero controllati.
Quali modelli di intelligenza artificiale supportate?
Lavoro con OpenAI, Claude, Gemini, Llama e altri provider di LLM moderni, a seconda delle esigenze del progetto.
Puoi fare il deployment del chatbot su un sito web o server?
Sì. Posso distribuire la soluzione usando Docker, VPS, AWS o piattaforme cloud con integrazione API backend.
Fornisci il codice sorgente?
Sì. Il codice sorgente può essere incluso a seconda del pacchetto o delle opzioni aggiuntive scelte.
