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Costruirò un chatbot AI RAG personalizzato addestrato sui tuoi documenti e dati
Malaika Malik
Informazioni su questo servizio
Traduzione automatica.
Hai bisogno di un chatbot AI che possa rispondere alle domande usando i tuoi documenti e la conoscenza aziendale?
Creo chatbot RAG AI personalizzati e assistenti per knowledge-base che collegano gli LLM ai tuoi dati privati per fornire risposte precise, contestuali e basate sulle fonti.
Posso creare:
- Chatbot RAG per PDF, DOCX, TXT, FAQ e documenti aziendali
- Knowledge-base privata e assistenti per i dipendenti
- Chatbot AI per supporto clienti
- Pipeline di ingestion, chunking e embedding di documenti
- Ricerca semantica e integrazione di database vettoriali
- Citation delle fonti e risposte basate sulle fonti
- Recupero multi-documento e multi-sorgente
- Memoria della conversazione e chat contestuale
- Autenticazione, API e integrazioni con database
- Guardrails, valutazioni e riduzione delle hallucination
- Interfacce FastAPI, React o Next.js
- Deployment cloud Dockerizzato
Technologie: OpenAI, Claude, Gemini, Hugging Face, LangChain, LangGraph, ChromaDB, Qdrant, Pinecone, Sentence Transformers, Python, FastAPI, React, Next.js, Docker, AWS e Azure.
Riceverai codice sorgente pulito, retrieval testato, documentazione e supporto per il deployment.
Contattami prima di ordinare per discutere i tuoi dati, le integrazioni e i requisiti.
Scopri di più su Malaika Malik
Malaika Malik
Full Stack Generative AI and AI Automation Engineer
- DaPakistan
- Membro dalug 2026
- Tempo di risposta medio1 ora
Lingue
Inglese, Urdu
I’m a Full-Stack Generative AI and AI Automation Engineer specializing in production-ready AI applications, intelligent agents, RAG systems, chatbots, and business workflow automation. I work with OpenAI, Claude, LangChain, LangGraph, ChromaDB, FastAPI, Node.js, React, Next.js, n8n, Zapier, Make.com, APIs, webhooks, Docker, AWS, and Azure. I deliver secure, scalable solutions with clean architecture, reliable integrations, optimized workflows, and cloud deployment tailored to real business needs.
Traduzione automatica.
FAQ
Traduzione automatica.
Cos'è un chatbot AI RAG?
RAG sta per Retrieval-Augmented Generation. Il chatbot cerca nella tua knowledge-base le informazioni rilevanti prima di generare una risposta, aiutando a mantenere le risposte ancorate ai tuoi dati aziendali.
Che tipo di dati posso usare?
Posso lavorare con PDF, documenti Word, file di testo, FAQ, contenuti web, database e altri dati strutturati o non strutturati a seconda delle esigenze del progetto.
Il chatbot può rispondere solo alle domande dai miei documenti?
Sì. Posso configurare il sistema per dare priorità alla tua knowledge-base privata e aggiungere guardrails per evitare risposte a domande non supportate quando le informazioni rilevanti non sono disponibili.
Quali modelli di intelligenza artificiale puoi integrare?
Posso lavorare con modelli OpenAI, Claude, Gemini, Hugging Face e altri provider di LLM supportati, a seconda del budget, delle esigenze di privacy e del caso d'uso.
Quali vector database puoi usare?
Lavoro principalmente con ChromaDB e posso integrare soluzioni come Qdrant o Pinecone, a seconda di scalabilità, hosting e requisiti del progetto.
Puoi integrare il chatbot nel mio sito web?
Sì. Posso fornire un'API o integrare il chatbot RAG con React, Next.js o un'applicazione web esistente, a seconda del pacchetto e delle esigenze.
Fornisci il codice sorgente?
Sì. Il codice sorgente è incluso in base al pacchetto scelto, insieme alle istruzioni di setup e alla documentazione rilevante.
Puoi deployare il chatbot RAG?
Sì. Posso Dockerizzare e deployare l'applicazione su piattaforme cloud supportate come AWS, Azure, Render o Railway. I costi di hosting e servizi di terze parti sono a carico del cliente.
I costi di OpenAI o hosting sono inclusi?
No. I costi di utilizzo delle API LLM, piani di database vettoriali, hosting cloud e altri servizi di terze parti sono pagati direttamente dal cliente.
Garantisci zero hallucination?
Nessun sistema AI può garantire risposte completamente prive di errori. Posso migliorare l'affidabilità tramite retrieval robusto, ancoraggio alle fonti, soglie di somiglianza, guardrails, valutazioni e comportamento fallback.
