Creerò un chatbot ai rag usando python e database vettoriali


Informazioni su questo servizio
Traduzione automatica.
Costruisco sistemi RAG (Retrieval-Augmented Generation) personalizzati in Python. Il mio pacchetto Basic configura una semplice pipeline RAG per 1 documento (PDF, TXT o DOCX), il pacchetto Standard offre un chatbot RAG completo per fino a 5 documenti con un'interfaccia utente, e il pacchetto Premium fornisce un sistema RAG completamente personalizzato con API e deployment per un numero illimitato di documenti. Contattami prima di ordinare così posso suggerirti il miglior pacchetto per le tue esigenze.
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Lingue
Inglese
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FAQ
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Che cosa è RAG (Retrieval-Augmented Generation)?
RAG collega l'AI con i tuoi documenti, così il chatbot risponde usando i tuoi dati invece di generare risposte casuali.
Quanti documenti posso usare con ogni pacchetto?
Basic supporta 1 documento, Standard fino a 5 documenti, e Premium supporta un numero illimitato di documenti.
Quali tipi di documenti sono supportati?
PDF, DOCX, TXT, file CSV, e anche contenuti di siti web o database.
Quali modelli di AI usi?
Utilizzo modelli OpenAI GPT, LLM locali o qualsiasi modello tu preferisca, integrati tramite LangChain o LlamaIndex.
Questo chatbot può essere deployato online?
Sì, i pacchetti Standard e Premium possono includere il deployment tramite Streamlit, Flask o configurazione server/cloud.

