Costruirò un chatbot rag personalizzato usando langchain e vector db per il tuo documento

Stanco di cercare manualmente tra centinaia di pagine per trovare risposte? Costruirò un chatbot RAG (Retrieval-Augmented Generation) pronto per la produzione che ti permette di chattare con i tuoi documenti PDF, file Word, basi di conoscenza o qualsiasi dato testuale.

Ciò che ottieni:

• Pipeline di ingestione dei documenti con chunking e embedding
• Configurazione del database vector (Pinecone, Weaviate o Chroma)
• Integrazione LLM (OpenAI, Claude o AWS Bedrock)
• Backend FastAPI con endpoint REST puliti
• Memoria conversazionale per domande di follow-up

Perché lavorare con me: Sono un Senior GenAI Engineer con oltre 5 anni di esperienza in Python. Ho costruito sistemi RAG che hanno migliorato la precisione del retrieval del 40% su dataset di livello enterprise. Ogni consegna è di livello produzione, non solo una demo su notebook.

Il mio stack: LangChain · LlamaIndex · FastAPI · PostgreSQL · AWS · Docker

Pacchetti in breve:

• Basic ($75) RAG singolo documento con endpoint API, fino a 50 pagine
• Standard ($150) RAG multi-documento + memoria + UI Streamlit
• Premium ($300) Sistema completo con RBAC, cache semantica, deployment su AWS

Contattami prima di ordinare se hai un caso d'uso specifico, sono felice di confermare che si adatta prima di acquistare.