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Costruirò un chatbot AI rag mobile app per i tuoi documenti e knowledge base
Ali
Informazioni su questo servizio
Traduzione automatica.
Hai bisogno di un chatbot AI che risponda dai tuoi documenti o conoscenze aziendali invece di dare risposte generiche?
Costruisco applicazioni mobili complete alimentate da RAG per Android e iOS usando Flutter, permettendo agli utenti di fare domande da PDF, documenti, conoscenze aziendali, politiche, manuali o dati personalizzati e ricevere risposte AI accurate e basate sulla fonte.
Puoi usare il chatbot per:
- Supporto clienti
- Conoscenza interna aziendale
- Q&A su PDF/documenti
- Domande su prodotti o politiche
- Formazione dei dipendenti e SOP
- Assistenti di conoscenza per il sito web
Ciò che posso includere:
- Ingestione di PDF, DOCX, TXT, CSV e dati di app
- OpenAI, Claude, Gemini, Groq o LLM compatibili
- Pipeline RAG con LangChain o LlamaIndex
- Qdrant, Pinecone, ChromaDB o pgvector
- Ricerca semantica o ibrida
- Citation delle fonti e memoria della conversazione
- Backend FastAPI e integrazione API
- Interfaccia chat reattiva
- Autenticazione, deployment e setup Docker
- Codice sorgente completo e documentazione
Mi concentro su sistemi RAG pratici, pronti per il business, con architettura pulita e recupero affidabile.
Per favore, contattami prima di ordinare così posso rivedere la tua fonte di dati, le integrazioni necessarie e il miglior pacchetto per il tuo progetto.
Scopri di più su Ali
Ali
Flutter and Ai Developer ChatGPT Apps for Android and iOS
- DaPakistan
- Membro dagiu 2025
- Tempo di risposta medio1 ora
- Ultima consegna4 giorni
Lingue
Urdu, Pashtu, Inglese
I build AI-powered mobile apps in Flutter for Android and iOS.
My stack is Flutter, Dart, OpenAI, Gemini, Firebase, Supabase, Node.js and MongoDB, with Riverpod, BLoC, Provider and GetX for state management. I build real RAG pipelines with vector embeddings, not rebranded chatbot subscriptions.
I also plan and manage software projects, so I think in terms of scope and milestones, not just code.
Whether you need an MVP to test an idea or a complete production app, message me and I will give you an honest assessment of what it takes.
Traduzione automatica.
Il mio portfolio
FAQ
Traduzione automatica.
Cos'è un chatbot RAG?
Un chatbot RAG collega un modello AI ai tuoi documenti, contenuti del sito, FAQ, politiche o altre fonti di conoscenza. Invece di affidarsi solo alla conoscenza generale dell'AI, recupera informazioni rilevanti dai tuoi dati prima di generare una risposta.
Che tipo di dati puoi collegare al chatbot?
Posso lavorare con fonti come PDF, DOCX, TXT, CSV, contenuti web, FAQ, manuali, politiche, SOP, documentazione di prodotto e altre informazioni aziendali strutturate o non strutturate.
Quali modelli di AI puoi usare?
A seconda delle tue esigenze, posso integrare OpenAI, Claude, Gemini, Groq o altri provider di LLM compatibili. Posso consigliarti un'opzione basata su precisione, velocità, privacy e costo API.
Quali vector database supporti?
Posso lavorare con Qdrant, Pinecone, ChromaDB, pgvector e database vettoriali simili. La scelta migliore dipende dalla dimensione dei tuoi dati, dai requisiti di hosting e dall'uso previsto.
Il chatbot può mostrare da dove proviene una risposta?
Sì. È possibile includere citazioni delle fonti in modo che gli utenti possano vedere quale documento o fonte è stato usato per generare una risposta. Questo è particolarmente utile per knowledge base interne, politiche, ricerche e documentazione aziendale.
Puoi integrare il chatbot RAG nella mia applicazione esistente?
Sì. Posso fornire un'API o integrare il chatbot con un'applicazione esistente a seconda della tua tecnologia attuale e del scope del progetto.
Riceverò il codice sorgente?
Sì, il codice sorgente può essere incluso nel pacchetto del progetto insieme alle istruzioni di setup e alla documentazione, così non sarai vincolato a una piattaforma chiusa.
Puoi deployare il chatbot per me?
Sì. Il deployment può essere incluso a seconda del pacchetto scelto e dell'ambiente di hosting. Per favore, contattami con la tua piattaforma preferita o infrastruttura attuale prima di ordinare.
L'AI darà sempre risposte perfette?
Nessun sistema AI può garantire risposte perfette in ogni situazione in modo responsabile. Mi concentro su un recupero forte, prompt appropriati, ancoraggio alle fonti e test per ridurre risposte irrilevanti o non supportate.
