Costruirò chatbot AI rag app e integrazione LLM con langchain nextjs


Informazioni su questo servizio
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Hai bisogno di un chatbot AI che risponda dai tuoi documenti o di una funzione AI integrata nella tua app esistente che funzioni in produzione?
Ho creato RepoLens, una piattaforma AI che si è classificata al settimo posto come Product of the Day su Product Hunt, con chat basata su codice indicizzato. Ho anche sviluppato un sistema con fallback multi-provider LLM tra OpenRouter, Gemini, OpenAI e Anthropic.
Cosa posso costruire:
- Chatbot AI basati sui tuoi PDF, documenti, database o sito web (RAG)
- Widget di chat AI per React, Next.js o qualsiasi sito esistente
- Dashboard LLM, riassunti e classificazioni
- Tagging automatico, punteggi di priorità e analisi del sentiment
- Workflow di agenti AI con chiamata a strumenti e ragionamento a più passaggi
- Integrazione di OpenAI, Anthropic, Gemini e OpenRouter tramite LangChain
- Ricerca vettoriale e pipeline di embedding
- Elaborazione in background con Redis e BullMQ per lavori AI di lunga durata
Perché questo supera un semplice wrapper API:
- Il fallback multi-provider mantiene la tua app attiva se uno dei provider fallisce
- Risposte basate sui tuoi dati reali con riferimenti alle fonti
- Elaborazione asincrona per risposte istantanee agli utenti
- Validazione Zod per evitare che output sbagliati di LLM rompano la tua app
Scrivimi prima di ordinare con il tuo caso d'uso e le fonti di dati.
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FAQ
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Cos'è un chatbot RAG?
Un chatbot che risponde solo dai tuoi contenuti. I tuoi documenti diventano embedding che vengono cercati al momento della query, così le risposte rimangono fondate e possono citare la fonte invece di inventare fatti.
Con quali fornitori di AI lavori?
OpenAI, Anthropic, Google Gemini e OpenRouter, collegati tramite LangChain così puoi cambiare provider o tornare automaticamente a un altro.
Chi paga per l'uso dell'API?
Usi le tue API key, così mantieni il controllo sulla fatturazione e sui dati. Ti aiuto a impostare limiti di costo e caching per mantenere basso l’uso.
Puoi aggiungere AI alla mia app esistente?
Sì. Invia il repository o descrivi il tuo stack e integrerò il livello AI senza riscrivere la tua app.
Come fai a evitare che l'AI inventi cose?
Retrieval basato su ground, prompt JSON-only rigorosi, validazione dello schema e segnali di fiducia, più fallback sicuri quando l’output del modello fallisce la validazione.
Può gestire grandi set di documenti o lavori lunghi?
Sì. Redis e BullMQ, i worker di background, mantengono il processamento pesante lontano dalla tua API e dai tuoi utenti.

