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Costruirò sistemi agentic RAG personalizzati per i tuoi dati
Kalu Eke
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Costruisco architetture sicure di RAG system, agenti AI autonomi e strumenti RAG chatbot personalizzati nativamente in TypeScript e Node.js. Scrivo codice backend pulito che collega i tuoi file privati direttamente agli LLM, offrendo risposte rapide, precise e senza hallucination.
Ciò che ottieni
- RAG system personalizzato: pipeline di dati ad alte prestazioni per analizzare i tuoi PDF, CSV e database, collegandoli a un vector database sicuro come Supabase pgvector o Pinecone per ricerche di documenti in tempo reale.
- Agenti AI strutturati: workflow di logica aziendale a più passaggi costruiti con LangGraph e LangChain per garantire che i tuoi agenti svolgano i compiti in modo prevedibile e affidabile ogni volta.
- UI RAG Chatbot: backend API sicuro e personalizzato abbinato a una dashboard utente minimalista e pulita progettata in React e Next.js.
La stack
- Strumenti AI principali: LangChain, LangGraph, Ollama, LlamaIndex
- Storage dati: PostgreSQL, Supabase pgvector, Pinecone, FAISS
- Lingue & Web: TypeScript, Node.js, Python, Next.js, React, Docker
Scrivimi un messaggio con una breve panoramica del formato dei tuoi dati e cosa vuoi automatizzare. Mappiamo l'architettura tecnica prima di effettuare un ordine.
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Kalu Eke
Full Stack Developer
- DaNigeria
- Membro damag 2026
Lingue
Inglese
Hi, I'm Kalu, a passionate Full-Stack website & AI App Developer with over 5 years of experience turning innovative ideas into dynamic responsive website solutions. I develop high-quality websites that blend seamless functionality with responsive designs that are super mobile-friendly & support all devices.
My expertise spans the full development lifecycle, from ideation & design to coding, testing, & deployment. Every project is an opportunity to push boundaries & deliver exceptional results. Let’s chat! And bring your web idea to life with a touch of creativity & technical expertise!
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FAQ
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Come fai a evitare che l'AI inventi cose?
Limitando lo spazio di ricerca. Costruisco pipeline RAG personalizzate che costringono l'LLM a rispondere solo usando gli snippet esatti che recuperiamo dal tuo database. Se la risposta non è nei tuoi documenti, il modello è programmato per dire semplicemente che non lo sa.
Quali tipi di file può leggere effettivamente l'AI?
Quasi tutto ciò che la tua azienda utilizza quotidianamente. Scrivo parser in TypeScript per pulire ed estrarre testo da PDF, fogli di calcolo, CSV, feed API live o database SQL raw, così l'AI può cercare accuratamente tra di essi.
Qual è la differenza tra un semplice wrapper e un sistema RAG personalizzato?
Un wrapper di base invia semplicemente un prompt direttamente a un LLM, che può portare a hallucination e leak di dati. Un sistema RAG personalizzato utilizza una pipeline dedicata per cercare i tuoi file prima, estrarre il contesto più rilevante e fornire solo quei dati sicuri al modello per una risposta precisa.
Quale vector database consigli per questa configurazione?
Consiglio vivamente PostgreSQL con l'estensione Supabase pgvector perché permette di mantenere i dati relazionali e le embedding vettoriali nello stesso posto. Se la scala del progetto richiede un database vector esterno dedicato, lavoro anche nativamente con Pinecone e FAISS.
Come garantisci che i tuoi agenti AI svolgano i compiti in modo prevedibile?
Invece di lasciare che l'LLM decida liberamente cosa fare dopo, costruisco macchine a stati strutturate usando LangGraph e LangChain. Questo costringe gli agenti AI a seguire regole rigide, passaggi di validazione e percorsi di fallback, mantenendo il loro comportamento deterministico.
Puoi costruire un'interfaccia web per il mio RAG chatbot?
Sì. Scrivo il backend principale in Node.js, TypeScript o Python, e poi costruisco un'interfaccia utente veloce e minimale usando React e Next.js. Questo dà al tuo team una dashboard web pulita per interagire quotidianamente con il RAG chatbot.
Vivrò con bollette mensili di software alte?
Costruisco la tua applicazione usando strumenti open-source come PostgreSQL e LangChain per evitare costose sottoscrizioni di piattaforme di terze parti. Paghi solo per l'hosting cloud effettivo e l'uso diretto dei token LLM.
I tuoi agenti AI possono integrarsi con il mio software esistente?
Sì. Scrivo endpoint API personalizzati usando TypeScript e Node.js. Questo permette ai tuoi agenti AI autonomi di attivare azioni, aggiornare record e interrogare dati all’interno del tuo CRM, ERP o database interni.
