Costruirò un chatbot rag self-hosted privato sui tuoi documenti

La maggior parte degli strumenti RAG invia i tuoi documenti a un API esterno. Se i tuoi dati non possono lasciare la tua rete, sono esclusi.

Costruisco sistemi di retrieval che funzionano interamente sulla tua infrastruttura. Modello locale tramite Ollama o vLLM, il tuo database vettoriale, nessuna chiamata esterna.

Ho un MSc in Data Science da NUST MISIS. Recentemente ho consegnato una pipeline NLP in produzione all’interno di una banca: un LLM locale abbinato a un motore di regole, con un accordo del 96-99% con dati etichettati manualmente, ogni output tracciabile a una regola leggibile.

Ciò che ottieni:

Ingestione e suddivisione dei documenti ottimizzate per i tuoi tipi di file.

Servizio di modello locale, quindi nessun dato lascia la tua rete.

Configurazione del database vettoriale con attribuzione della fonte fino al numero di pagina.

Endpoint FastAPI, Dockerizzati, documentati per i tuoi ingegneri.

Documentazione di consegna e una chiamata di walkthrough.

Su Premium consegno anche un harness di valutazione: recall@k, MRR e groundedness misurati sui tuoi dati, così puoi dimostrare che il sistema funziona e ri-eseguirlo dopo che me ne vado.

Scrivimi con una descrizione dei tuoi documenti e cosa le persone devono chiedere, e ti dirò esattamente come lo costruirei.