Costruirò un sistema rag personalizzato con database vettoriale per la tua app

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Mehedi
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I chatbot normali inventano fatti. RAG no. Prima cerca nei tuoi documenti, poi risponde solo da quello che ha trovato. Risposte vere, con fonti.


COSA OTTIENI

  • Chatbot addestrato sui tuoi PDF, documenti o database
  • Ricerca semantica che comprende il significato
  • Embedding vettoriali MongoDB Atlas, Pinecone, pgvector
  • Caching Redis per risposte rapide
  • API REST che si adatta a qualsiasi frontend
  • Configurazione multi-tenant per SaaS
  • Codice sorgente completo, tuo per sempre

Assistenti conoscenza, assistenti documenti Q&A, raccomandazioni di prodotto, SaaS, funzionalità AI


Node.js, TypeScript, React, Next.js, MongoDB, Vector Search, PostgreSQL, Redis, Docker, AWS, OpenAI, Claude & OpenRouter.


PERCHÉ ME

Ingegnere full stack, oltre 3 anni in sistemi di produzione. Ho già lanciato una piattaforma RAG live con ricerca vettoriale, isolamento multi-tenant e risposta sotto 1,5s. Non sto imparando questo sul tuo progetto.


Scrivimi prima di ordinare. Raccontami i tuoi dati e il tuo obiettivo. Ti dirò onestamente quale pacchetto fa per te o se non hai bisogno di RAG.

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Mehedi

Full Stack Software Engineer

  • DaBangladesh
  • Membro damag 2026
  • Tempo di risposta medio1 ora
  • Lingue

    Inglese
I am a Full Stack Software Engineer with 3+ years of experience building end-to-end web apps, RESTful APIs, and real-time features. I specialize in Node.js, Express.js, TypeScript, React, and Next.js, with a strong track record of leveraging AI-driven development to ship high-quality code quickly.

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