Costruirò un chatbot AI con rag sui tuoi documenti

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Rodrigo Torres
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La maggior parte dei chatbot per documenti fallisce nello stesso modo: rispondono con sicurezza e in modo sbagliato, e nessuno se ne accorge fino a quando non lo fa un cliente.


Costruisco retrieval che è misurato, non supposto. Ricerca ibrida che combina keyword e similarità vettoriale, chunking scelto tramite test piuttosto che supposizioni, e un set di domande di valutazione così puoi vedere la qualità invece di fidarti di una demo.


COSA OTTIENI

Un chatbot funzionante sui tuoi documenti (PDF, Word, pagine web o database), distribuito e documentato, con un set di valutazione in modo che la qualità sia un numero e non una sensazione.


PERCHÉ ME

Ho integrato LLM in produzione in quattro prodotti su OpenAI, Anthropic e Google Gemini. Il mio progetto open-source gestisce ibridi RAG su 9.125 chunk con retrieval valutato automaticamente in CI: un set di 32 domande d'oro che fallisce la build se la qualità scende. Puoi leggere il codice: github.com/RodrigoFK06/PrecioVivo


Due certificazioni Anthropic. Fondatore di una consulenza software: oltre 50 progetti per più di 45 clienti dal 2020.


PRIMA DI ORDINARE

Scrivimi con cosa sono i tuoi documenti e cosa chiederanno le persone. Ti dirò onestamente se RAG è la risposta giusta per il tuo caso, e se non lo è, te lo dirò.

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Rodrigo Torres

AI Engineer: RAG, Agents and MCP

  • DaPerù
  • Membro dagen 2025
  • Tempo di risposta medio1 ora
  • Lingue

    Spagnolo, Inglese
I build LLM systems that keep working after the demo: hybrid RAG with measured retrieval quality, LangGraph agents with explicit control flow, and MCP servers. Production LLM work across four shipped products on OpenAI, Anthropic and Gemini. Full-stack in TypeScript, React, Next.js, Python and FastAPI, plus FlutterFlow for mobile and n8n for automation. Founder of Árkos: 50+ projects for 45+ clients since 2020. My work is public and auditable at github.com/RodrigoFK06/PrecioVivo. Two Anthropic certifications (2026).

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