Costruirò un chatbot RAG per i tuoi documenti con supporto PDF scannerizzato in qualsiasi lingua

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Mahmoud Refaey
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Il tuo team fa sempre le stesse domande e le risposte sono sepolte in PDF, policy e manuali. Un chatbot è utile solo se risponde guardando quei file e mostra da dove viene ogni risposta. Io costruisco chatbot RAG che lo fanno, in inglese, arabo o entrambi. I PDF scannerizzati vanno bene. OCR è spesso la parte che fallisce silenziosamente in molti progetti, quindi lo tratto come lavoro vero. Per contesto: in GBG ho lavorato sulla maggior parte della pipeline per un chatbot RAG in arabo basato sui documenti interni di una banca. Una OCR migliore e un recupero più accurato hanno aumentato l’affidabilità delle risposte dal 79% al 97% nel nostro set di test. Cosa ottieni: - i tuoi documenti elaborati (PDF, Word, testo, scansioni) - ricerca ibrida (parola chiave + semantica) con rietichettatura - risposte con citazioni delle fonti - un backend FastAPI che possiedi, più una semplice pagina chat - un breve rapporto di test: cosa è corretto e dove ha guidato male Stack: Python, LangChain/LangGraph, OpenAI o Azure OpenAI (o il modello che preferisci), Qdrant o Azure AI Search, Docker. Scrivimi quali documenti hai e chi userà il bot. Se RAG non è adatto, te lo dirò.

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Mahmoud Refaey

AI Engineer building RAG systems, LLM agents and Arabic NLP

  • DaEgitto
  • Membro danov 2024
  • Lingue

    Arabo, Inglese
I build LLM apps that work on real, messy data: RAG chatbots over your documents, LangGraph agents, and Text-to-SQL tools that let your team query a database in plain language. Much of my work is in Arabic. At GBG I helped take an Arabic banking RAG chatbot from 79% to 97% faithfulness, mostly by fixing OCR on scanned PDFs and improving retrieval. Stack: Python, FastAPI, LangGraph, Azure OpenAI, Qdrant, PostgreSQL, Docker, LoRA fine-tuning. Tell me what you're building and I'll tell you how I'd approach it.

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