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Costruirò un'app di chatbot AI rag sicura per documenti
Praveen
Informazioni su questo servizio
Traduzione automatica.
Benvenuto nell'integrazione di AI di livello enterprise.
Molte organizzazioni vogliono usare la potenza dei Large Language Models sui file interni, ma affrontano due grandi problemi: perdite di dati pubblici e crossover di dati tra utenti diversi.
Costruisco applicazioni web RAG (Retrieval-Augmented Generation) sicure, isolate in sessione, che mantengono i tuoi dati aziendali completamente privati e performanti.
Ciò che questa applicazione offre:
Isolamento in sessione: Previene perdite di dati creando runtime indipendenti e chiavi di vettore per utenti separati.
Query intelligenti sui documenti: Interfacce dinamiche che organizzano i file in sezioni distinte per una navigazione chiara.
Architettura ad alte prestazioni: Suddivisione rapida del testo e indicizzazione vettoriale ottimizzata usando FAISS/Chroma per un recupero preciso.
Memoria conversazionale: Catene di streaming consapevoli del contesto che ricordano i messaggi passati per follow-up naturali.
Interfaccia premium: Layout del dashboard ottimizzato per il dark mode, costruito con Gradio/Streamlit.
Contattami con i tuoi requisiti di struttura dei dati prima di ordinare, così possiamo pianificare la soluzione perfetta!
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Praveen
Expert AI Engineer and Custom RAG App Developer
- DaIndia
- Membro daapr 2026
- Tempo di risposta medio1 ora
Lingue
Inglese
Turn your business documents into a 24/7 AI chatbot that answers instantly using YOUR data only — securely, with zero hallucinations. I build custom RAG (Retrieval-Augmented Generation) chatbots using Python, LangChain/LangGraph, FAISS/ChromaDB, deployed via Streamlit or Gradio. Ideal for founders, consultants, support teams & businesses tired of answering repetitive questions manually. Fully private and production-ready — your data never touches public AI tools. Message me your use case first, and I'll explain exactly how it works before you order.
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Il mio portfolio
FAQ
Traduzione automatica.
Quale stack tecnico usi per lo sviluppo?
Costruisco applicazioni principalmente in Python, sfruttando LangChain e LangGraph per orchestrare le catene, FAISS o ChromaDB per i vettori, e Streamlit o Gradio per interfacce web eleganti.
Come viene gestito l'isolamento dei dati tra utenti diversi?
L'architettura riscrive la logica del vettore di store per isolare in modo sicuro i flussi di dati. I file caricati dall'utente A sono memorizzati in un'istanza di database vettoriale partizionata che non può essere accessibile o interrogata dalla sessione di runtime dell'utente B.
