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Costruirò un'app Qanda di documenti AI con langchain, llama e faiss
Pawan Kumar
Informazioni su questo servizio
Traduzione automatica.
I tuoi documenti contengono già le risposte. Io creo l'assistente AI che le trova.
Progetto app personalizzate di Retrieval-Augmented Generation (RAG) che ti permettono di fare domande in inglese semplice e ottenere risposte basate sui tuoi file con la citazione esatta della fonte dietro ogni risposta.
Contrariamente ai chatbot generici che inventano fatti con sicurezza, i miei sono progettati per evitare allucinazioni: ogni risposta viene recuperata dai tuoi documenti, validata secondo uno schema rigoroso, e la citazione di supporto viene verificata automaticamente rispetto al testo originale. Le affermazioni non verificabili vengono segnalate, non inventate.
Cosa costruisco
Q&A chat over PDFs, report, trascrizioni, contratti o una knowledge base
Estrazione strutturata di campi definiti da ogni documento
Sintesi tra documenti di temi comuni e divergenze
Un'interfaccia Streamlit pulita che il tuo team può usare davvero
Stack
LangChain, Hugging Face & modelli OpenAI, FAISS vector search, sentence-transformer embeddings, Pydantic structured outputs, Streamlit, Python.
Costruzione di riferimento
Vedi l'elemento del portfolio di un analizzatore di interviste che restituisce citazioni verificate con timestamp da trascrizioni di ricerche di mercato.
Scrivimi con i tuoi documenti e le domande a cui vuoi rispondere
Scopri di più su Pawan Kumar
Pawan Kumar
AI Engineer, LLMs, RAG, MultiAgents Systems, Python, LangGraph, LangChain
- DaIndia
- Membro daset 2026
- Tempo di risposta medio1 ora
Lingue
Inglese, Hindi
AI engineer specializing in RAG systems — I make your documents searchable and answerable. Built multimodal RAG pipelines (text + image PDFs with CLIP + FAISS) and Chain-of-Thought retrieval agents using LangChain and LangGraph. Python, modular pipelines, honest documentation. Portfolio:
https://pawansani.lovable.app/
GITHUB: github.com/Pawankumarsani
Traduzione automatica.
FAQ
Traduzione automatica.
Con che tipi di documenti puoi lavorare?
PDF, Word, testo semplice, trascrizioni, CSV e pagine web scrape. Se puoi condividere un esempio, confermerò che si analizza correttamente prima di ordinare.
Come garantisci che le risposte siano accurate?
Ogni risposta viene generata esclusivamente dai tuoi documenti (basata sul retrieval, non dalla memoria del modello), rispettando uno schema dati rigoroso, e la citazione di supporto viene verificata rispetto al testo originale prima di essere mostrata. Se non può essere verificata, l'app la segnala invece di presentarla come fatto.
Quale modello di AI usi?
Dipende dalle tue esigenze. Uso comunemente Meta Llama 3.1 tramite Hugging Face, e posso usare OpenAI o un modello locale aperto se hai bisogno di costi più bassi o piena privacy. Decidiamo insieme nel primo messaggio.
Ottengo il codice sorgente?
Sì — ogni pacchetto include il codice sorgente completo e una guida di configurazione. Nessun lock-in.
Può funzionare in modo privato sui miei dati?
Sì. Per dati sensibili possiamo usare un modello open self-hosted, così niente esce dal tuo ambiente.
Puoi distribuirlo per me?
Sì, come funzione Premium o come extra del servizio. Riceverai un link funzionante e la configurazione dell'hosting.
Quanti dati può gestire?
Si adatta da pochi file a migliaia di documenti. Oltre un piccolo corpus, salvo l'indice vettoriale su disco così non viene ricostruito ad ogni esecuzione.
Cosa ti serve da me per iniziare?
I tuoi documenti (o un campione rappresentativo), 3-5 domande di esempio a cui vuoi risposte, e eventuali preferenze di branding o interfaccia.
