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Costruirò una pipeline RAG sui tuoi documenti
Michael S.
Informazioni su questo servizio
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Un sistema RAG che restituisce risposte sbagliate con sicurezza è peggio che non averne affatto. Il lavoro sta nel chunking, nella qualità del retrieval e nelle citazioni, non nel chiamare un'API di embedding.
Ecco cosa ottieni:
- Ingestione dei documenti con chunking che rispetta la struttura reale dei tuoi documenti
- Un vettore store configurato e indicizzato, con filtraggio dei metadati
- Retrieval con reranking, così il passaggio giusto arriva al modello
- Risposte con citazioni che rimandano al documento sorgente
- Un piccolo set di valutazione, così puoi misurare la qualità del retrieval invece di indovinare
Ho guidato una piattaforma AI SaaS per 1,5 anni con un team di 9-11 persone usando l'API di OpenAI, l'API di Claude e LangChain, con 18 anni di esperienza nel backend e nell'infrastruttura.
Lavoro dall'Ucraina in CET.
Inviami un esempio dei tuoi documenti e le domande che i tuoi utenti porranno. Ti dirò quale pacchetto si adatta e segnalerò tutto ciò che potrebbe non funzionare bene prima che tu ordini.
Scopri di più su Michael S.
Michael S.
CTO and AI Developer, 18 Years: LangChain, RAG, Voice AI, Python Backends
- DaUcraina
- Membro dafeb 2023
- Tempo di risposta medio1 ora
Lingue
Russo, Ucraino, Inglese, Tedesco
I'm Michael, founder and CTO at Meduzzen, 18 years in backend and AI engineering. Most AI projects don't fail on the API call. They fail on latency, hallucination and cost once real users arrive. My team and I build the part that holds up: FastAPI backends, LangChain and RAG, Whisper and ElevenLabs voice, voice agent audits, n8n automation and full stack AI SaaS. Earlier, I worked on a 5G VoIP platform at Siemens, IoT security for WeWork, and blockchain threat detection at Cyvers. Send your repo or workflow and I will tell you honestly what it takes.
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Il mio portfolio
FAQ
Traduzione automatica.
1. Quali formati di documento supporti?
PDF, Word, HTML, esportazioni Notion e testo semplice. Inviami un esempio e ti confermerò prima di ordinare.
2. Quale database di vettori usi?
Pinecone, Weaviate, pgvector o FAISS. Scelgo in base al progetto, alla scala, al budget e se vuoi che sia auto-ospitato.
3. Il RAG può funzionare sulla mia infrastruttura?
Sì. Posso deployarlo sui tuoi server con un modello locale se i tuoi dati non possono lasciare il tuo ambiente.
4. Come fai a garantire che le risposte citino la fonte corretta?
Ogni risposta include citazioni che rimandano al documento sorgente, e il reranking mette il passaggio giusto davanti al modello prima che risponda.
5. Quanti documenti può gestire?
Fino a 100 con Basic, fino a 1.000 con Standard. Oltre, configuro reindexing incrementale con Premium, o lo definiamo come ordine personalizzato.
6. Fornisci una valutazione della qualità del retrieval?
Sì. Ricevi un piccolo set di valutazione per misurare se una modifica ha migliorato o peggiorato il retrieval, invece di indovinare.
7. Puoi collegarlo al mio chatbot o app esistente?
Sì. Ottieni un endpoint di query con Basic e un endpoint di chat con Standard, così la tua app può chiamarlo direttamente.
