Costruirò un chatbot rag per i tuoi documenti

Hai documenti lunghi che il tuo team cerca sempre a mano? Costruirò un chatbot RAG (retrieval-augmented generation) che risponde alle domande sui tuoi documenti e mostra le fonti delle risposte, così puoi verificare i risultati.

Come funziona: i tuoi documenti vengono divisi in pezzi, convertiti in embeddings e memorizzati per una ricerca rapida. Quando fai una domanda, il sistema trova i passaggi più rilevanti e un LLM scrive una risposta usando quel contesto.

Ciò che ottieni:

- Un chatbot Q&A funzionante in un notebook Python (pronto per Google Colab)

- Caricamento e suddivisione dei documenti

- Risposte con passaggi di origine mostrati

- Codice pulito, semplice e commentato

- I pacchetti più avanzati includono una guida all'installazione, test sui tuoi documenti e una walkthrough registrata sullo schermo

Ciò di cui ho bisogno da te:

- I tuoi documenti (PDF o testo) e 5-10 domande di esempio a cui vuoi rispondere

Strumenti: Python, LangChain, Groq LLMs, HuggingFace embeddings.

Per favore, scrivimi prima di ordinare così possiamo confermare i tuoi documenti e obiettivi.