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Costruirò un chatbot AI rag con i tuoi documenti e la tua base di conoscenza
Rehan Ahmad
Informazioni su questo servizio
Traduzione automatica.
Hai bisogno di un chatbot AI che possa comprendere i tuoi documenti e rispondere alle domande con precisione?
Costruirò un chatbot RAG (Retrieval-Augmented Generation) personalizzato che collega un modello AI ai tuoi documenti, sito web o base di conoscenza aziendale.
Ciò che posso creare:
Chatbot Q&A per PDF e documenti
Assistenti per basi di conoscenza aziendali
Chatbot per conoscenza di siti web
Bot di supporto clienti
Ricerca AI multi-documento
Sistemi di ricerca semantica/vectoriale
Chatbot AI con citazioni delle fonti
API e integrazioni RAG personalizzate
Il tuo chatbot può recuperare informazioni rilevanti dai tuoi dati, generare risposte fondate e fornire le fonti per maggiore trasparenza.
Posso lavorare con documenti, siti web, database, API e altre fonti di dati strutturati o non strutturati, a seconda delle tue esigenze.
Riceverai:
Pipeline RAG personalizzata
Integrazione del modello AI
Elaborazione di documenti/dati
Sistema di retrieval
Codice sorgente
Test e documentazione di base
Contattami prima di ordinare se hai bisogno di una base di conoscenza complessa, più integrazioni o un sistema RAG su larga scala, così posso confermare l'ambito.
Scopri di più su Rehan Ahmad
Rehan Ahmad
AI ML Engineer and Full Stack Developer
- DaPakistan
- Membro dafeb 2024
Lingue
Urdu, Inglese
Hi, I'm Rehan, an AI ML Engineer and Full Stack Developer who enjoys building practical solutions that solve real problems. I work on AI chatbots, RAG systems, AI agents, voice assistants, machine learning, computer vision, modern responsive websites, and Python FastAPI backends. My main tools include Python, React, PyTorch, TensorFlow, Transformers, LangChain, LangGraph, FastAPI, SQL, and APIs. I care about clean code, reliable results, and understanding what the client actually needs before building.
Traduzione automatica.
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FAQ
Traduzione automatica.
Cos'è un chatbot RAG?
RAG (Retrieval-Augmented Generation) permette a un chatbot AI di recuperare informazioni pertinenti dai tuoi documenti o knowledge base prima di generare una risposta.
Quali dati puoi usare per il chatbot?
Posso lavorare con PDF, documenti, siti web, file di testo, dati strutturati e altre fonti di dati supportate, a seconda delle tue esigenze.
Il chatbot può rispondere a domande da più documenti?
Sì. Posso creare una base di conoscenza che recupera informazioni rilevanti da più documenti e fonti.
Il chatbot può fornire fonti o citazioni?
Sì. È possibile includere riferimenti alle fonti in modo che gli utenti possano vedere da dove è stato recuperato la risposta del chatbot.
Puoi integrare il chatbot RAG nella mia applicazione esistente?
Sì. Posso fornire un'API o integrare il sistema RAG in un'applicazione esistente, a seconda delle tue esigenze tecniche.
Puoi costruire una base di conoscenza personalizzata?
Sì. Posso costruire un sistema di retrieval e base di conoscenza personalizzato attorno ai tuoi dati e
Fornisci il codice sorgente?
Sì. Il codice sorgente è incluso in base al pacchetto selezionato.
