Costruirò pipeline rag o chatbot


Informazioni su questo servizio
Traduzione automatica.
Trasforma i tuoi documenti o il tuo sito web in un chatbot AI intelligente che conosce davvero il tuo business, non un semplice wrapper di ChatGPT che hallucina.
Costruisco pipeline RAG (Retrieval-Augmented Generation) di livello produzione e chatbot AI personalizzati usando strumenti moderni e collaudati, non modelli no-code.
Cosa costruisco:
- Chatbot che rispondono dai tuoi documenti/PDF/database, con risposte accurate, citate e fondate
- Pipeline RAG completa: ingestion, chunking, embeddings, database vettoriale, retrieval, risposta
- Interfaccia di chat personalizzata in React & Next.js o app standalone
- Orchestrazione con LangChain per un retrieval affidabile e multi-step
- Configurazione di database vettoriali come Pinecone, Chroma, Weaviate o pgvector
- Caching semantico per ridurre i costi API e la latenza
- Ricerca ibrida + re-ranking per maggiore precisione
- Integrazioni con Slack, WhatsApp o sito web
Tech: LangChain, OpenAI/Claude, vector DB, React, Next.js, Python.
Codice funzionante e deployabile con pieno possesso, non una demo che si rompe in produzione. Scrivimi il tuo caso d'uso per un preventivo personalizzato.
Scopri di più su Karn
AI Full Stack Developer with over 5 years of experience building SaaS
- DaIndia
- Membro dafeb 2018
- Tempo di risposta medio1 ora
- Ultima consegna2 anni
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Inglese
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FAQ
Traduzione automatica.
Quale modello di AI usi — OpenAI, Claude o qualcos'altro?
Qualunque opzione si adatti al tuo budget e al tuo caso d'uso (modelli di classe GPT-4/5 o Claude). Posso anche progettare il sistema in modo che sia modello-agnostico, così puoi cambiare provider in seguito senza ricostruire la pipeline.
Ho bisogno della mia API key di OpenAI/Claude?
Sì — avrai bisogno del tuo account API, dato che l'uso viene fatturato direttamente dal provider in base al volume delle tue query. Ti aiuterò a stimare il costo mensile previsto durante l'onboarding.
Qual è la differenza tra un "chatbot" e una "pipeline RAG"?
Un chatbot di base parla solo con un LLM. Una pipeline RAG recupera prima le informazioni rilevanti dai tuoi documenti, poi le fornisce all’LLM — così le risposte sono basate sul tuo contenuto reale invece che sul guessing del modello.
Possederò il codice?
Sì, codice sorgente completo e pieno possesso di ogni package — niente lock-in con un vendor.

