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Costruirò un'app RAG generativa AI usando LLM locali e streamlit
Naim
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Crea app RAG AI private, sicure e offline
Hai bisogno di uno strumento AI sicuro che analizzi documenti in modo privato senza inviare dati al cloud?
Costruisco sistemi Local RAG usando open-source LLM che funzionano completamente offline. Il mio progetto "Smart Document Analyst" ha ottenuto 9.2/10 (Recensione) e 9.0/10 (Q&A) nei benchmark di ChatGPT-5 e Gemini 2.5.
Servizi che realizzo:
- Chatbot sicuro: Chat con PDF, DOCX e TXT offline. Zero perdite.
- Q&A verificabile: Risposte AI con citazioni precise inline.
- Analisi avanzata: Rilevamento novità, auto-recensioni e riassunti.
- Fine-tuning personalizzato: Addestra Llama 3/Mistral su dati personalizzati (Bot per interviste, Screening CV).
- Deployment su server: Docker, VPS (AWS/Azure/Linux) e integrazione API.
Piattaforma tecnologica:
- LLMs: Llama 3, Mistral, DeepSeek, Falcon, Ollama, Hugging Face.
- Strumenti: Python, LangChain, Streamlit, ChromaDB, FAISS, PyTorch, Quantization.
Bonus: Manuale utente + Video guida inclusi.
Perché scegliere me?
- 100% offline e privato (GDPR sicuro)
- Alta precisione nei benchmark
- Nessun costo API mensile
Pronto a possedere il tuo AI? Ordina ora per assicurarti l'offerta!
Scopri di più su Naim
Naim
AI Research Engineer
- DaBangladesh
- Membro damar 2025
- Tempo di risposta medio1 ora
- Ultima consegna1 mese
Lingue
Bengali, Inglese
Hi, I’m Naim.
I am an AI Research Engineer bridging the gap between complex research and real-world software. My work on Drone-Assisted AI was recently accepted at the IEOM Conference.
I don't just train models; I build deployable systems.
My Expertise:
1. Computer Vision: Real-time Face Recognition, YOLO, InsightFace, YuNet, DeepSORT & Edge AI.
2. Generative AI: Privacy-first Local LLMs (RAG) & Chatbots.
3. Full-Stack AI: From Python scripts to interactive Streamlit dashboards.
If you need robust, research-grade AI solutions—not just basic scripts—let’s connect.
Traduzione automatica.
FAQ
Traduzione automatica.
1. Questa AI richiede una GPU di alta gamma per funzionare?
A: No, la versione standard funziona su CPU (Intel i5/i7) con 8GB-16GB di RAM usando tecniche di Quantization. Tuttavia, per risposte più rapide in tempo reale con modelli pesanti come Llama 3, si consiglia una GPU NVIDIA.
2. I miei dati sono davvero al 100% privati?
A: Sì. A differenza degli strumenti online, questo è un sistema Local RAG. Funziona offline sul tuo dispositivo usando modelli open-source (Mistral/Falcon). I tuoi documenti sensibili (PDF/Docs) non lasciano mai il tuo dispositivo né toccano il cloud.
3. Quanto è precisa l'AI? Posso fidarmi delle risposte?
A: Uso un'architettura RAG (Retrieval-Augmented Generation) che costringe l'AI a rispondere solo dai tuoi documenti. Fornisce citazioni inline (votato 9.0/10 nei benchmark) così puoi verificare ogni affermazione immediatamente.
4. Ci sono costi mensili o API?
A: Zero. Poiché usiamo open-source LLM locali, non ci sono abbonamenti mensili né costi di token API. Paghi una sola volta per lo sviluppo e il software è tuo per sempre.
5. Che tipi di file posso analizzare?
A: Il sistema supporta file PDF, DOCX e TXT di default usando Python e LangChain. Se hai bisogno di analizzare Excel, CSV o immagini scannerizzate (OCR), contattami per un'offerta personalizzata.
6. Questo può tradurre documenti come Google Translate?
A: Usa modelli offline (come M2M100) per le traduzioni. Ottimo per privacy e contesto, ma la traduzione offline potrebbe non essere fluida come gli strumenti cloud online. È ideale per ricerca e comprensione dei contenuti.
7. Come installo e avvio l'applicazione?
A: Riceverai un file eseguibile pronto all'uso. Non serve saper programmare. Fornisco anche un Manuale Utente gratuito e una Video guida per aiutarti a iniziare facilmente.
8. Ottengo il codice sorgente?
A: I pacchetti Basic e Standard includono il software compilato. Il codice sorgente completo è incluso esclusivamente nel Pacchetto Premium o può essere aggiunto come "Gig Extra".
9. Puoi deployare su un server cloud (AWS/Azure) o usare Docker?
A: Sì! Posso Dockerizzare l'app e deployarla sul tuo VPS/Cloud per l'accesso del team. Nota: Deployment su server è un Gig Extra e non incluso nei pacchetti standard.
10. Puoi fare il fine-tuning del modello sul mio dataset specifico?
A: Sì. Posso fare il Fine-Tuning di modelli (Llama 3/Mistral) sui tuoi dati personalizzati per esigenze specifiche del settore. Questo è un servizio avanzato che richiede risorse GPU ed è disponibile solo come "Gig Extra".
Recensioni
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I hired Naim to build a local knowledge base (RAG) for my business, and working with him has been an outstanding experience. From the very beginning, his communication was clear, professional, and always timely. He was consistently available, asked the right questions, and made sure he fully understood...
400 USD-600 USD
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