Creerò il tuo chatbot rag o sistema di QnA sui documenti

Il motore Docs Q&A trasforma la documentazione statica in una knowledge base interattiva e conversazionale. Permette agli utenti di caricare documenti PDF complessi e ricevere risposte istantanee e contestuali a domande in linguaggio naturale basate esclusivamente sul testo caricato.

Come funziona dietro le quinte

• Parsing dei documenti e estrazione del testo: Utilizza pypdf per estrarre e pulire programmaticamente i dati testuali direttamente dai layout di documenti multi-pagina.
• Analisi semantica e recupero delle conoscenze: (Progettato per future espansioni RAG/Vector) Usa un'elaborazione leggera del testo per gestire senza problemi i blocchi di contenuto prima di inviare il contesto al modello AI.
• Orchestrazione del LLM contestuale: Si integra con l'API Google Gemini (google-genai / google-generativeai) usando tecniche avanzate di prompt engineering per garantire che le risposte siano ancorate ai fatti al materiale di origine caricato, riducendo le allucinazioni dell'AI.
• Comunicazione asincrona: Gestita tramite endpoint FastAPI, permettendo all'interfaccia utente di gestire caricamenti di file e streaming di dati senza bloccare l'interazione dell'utente.