Quindi ti creerò un chatbot basato su RAG che può essere usato come progetto universitario o come parte del tuo curriculum, migliorando il tuo CV. Questi chatbot possono anche essere integrati a livello aziendale se vuoi. Il chatbot sarà facile da distribuire.
Il mio modo di lavorare è il seguente:
Milestone 1: Configurazione e pianificazione del progetto
- Capire le esigenze del cliente
- Definire le fonti di dati (PDF, siti web, documenti)
- Impostare la struttura del progetto e lo stack tecnologico
- Consegna: piano di progetto e conferma delle tecnologie
Milestone 2: Elaborazione e embedding dei dati
- Raccogliere e pulire tutti i documenti o dati
- Dividere e embedare i dati usando OpenAI o HuggingFace
- Memorizzare i vettori in Pinecone o ChromaDB
- Consegna: database vettoriale funzionante con dati embedded
Milestone 3: Sviluppo della pipeline RAG
- Costruire la logica di retrieval usando LangChain
- Collegare il database vettoriale a LLM (OpenAI o Gemini)
- Testare l'accuratezza delle domande e risposte
- Consegna: pipeline RAG funzionante con risultati dei test
Milestone 4: Integrazione frontend e UI
- Creare l'interfaccia utente del chatbot usando React o Next.js
- Collegare il frontend all'API del backend RAG
- Aggiungere la cronologia delle chat e la formattazione delle risposte
- Consegna: interfaccia chatbot completamente funzionante
Milestone 5: Test, deployment e consegna