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Costruirò un sistema enterprise rag con database vettoriale e llm
Sabhi Ahmad
Informazioni su questo servizio
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È il tuo prezioso know-how aziendale sparso tra PDF, documenti e dati interni? Costruisco sistemi RAG personalizzati che collegano il tuo sapere agli LLM, trasformandoli in un'applicazione AI intelligente e ricercabile.
Sono Sabhi, specialista di AI/ML e ingegneria del software con un master in intelligenza artificiale e oltre 7 anni di esperienza nel settore. Costruisco sistemi di AI pratici con un focus su sviluppo affidabile, architettura manutenibile e esigenze specifiche del business.
Cosa costruisco
- RAG & basi di conoscenza AI
- Chatbot per documenti e PDF
- Assistenti di conoscenza e chatbot aziendali
- Ricerca semantica e ibrida
- Applicazioni basate su database vettoriale
- Sistemi di conoscenza alimentati da llm
Come funziona
- I tuoi dati
- Elaborazione e embeddings
- Recupero
- Contesto rilevante
- LLM
- Risposta basata sui dati
In base al pacchetto scelto, posso implementare filtraggio dei metadati, citazioni delle fonti, ricerca semantica o ibrida, riorganizzazione, integrazioni API, valutazione RAG e deployment su cloud.
Progetto sistemi attorno al tuo caso d'uso specifico, invece di offrire un chatbot PDF generico.
Hai in mente una soluzione AI specifica? Contattami prima di ordinare se hai bisogno di un'architettura RAG personalizzata
Scopri di più su Sabhi Ahmad
Sabhi Ahmad
Building AI agents, RAG, SaaS and computer vision systems
- DaPakistan
- Membro damar 2025
- Tempo di risposta medio1 ora
Lingue
Inglese, Tedesco, Arabo
Hello! I'm Sabhi, AI/ML and Software Engineering specialist with a Master's degree in Artificial Intelligence and +7 years if industry experience. I specialize in:
1) AI Agents & Multi-Agent Systems
2) RAG, Vector Databases & AI Chatbots
3) AI SaaS, LLM Apps & Custom AI Software
4) Computer Vision, Object Detection & Video Analytics
I combine AI/ML expertise with software engineering to build scalable, production-focused solutions for business needs, from intelligent automation to AI products. I focus on architecture, reliable development, and long term value, Let's build your AI solution!
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FAQ
Traduzione automatica.
Quale pacchetto RAG è adatto al mio progetto?
Basic è adatto a un prototipo RAG focalizzato. Standard è per un sistema di conoscenza personalizzato con ricerca semantica, filtraggio dei metadati, citazioni e un'integrazione API. Premium aggiunge ricerca ibrida, riorganizzazione, valutazione, integrazioni e deployment su cloud per esigenze avanzate.
Cos'è RAG e perché la mia azienda ne avrebbe bisogno?
RAG (Retrieval-Augmented Generation) permette a un LLM di recuperare informazioni rilevanti dai tuoi documenti o dati prima di generare una risposta. Questo collega il modello al tuo sapere aziendale e può fornire risposte più pertinenti e contestuali rispetto a quelle basate solo sulla conoscenza generale del modello.
Possono essere usati i miei PDF, documenti o dati aziendali in un sistema RAG?
Sì. A seconda del progetto, posso processare PDF, documenti di testo e altri dati strutturati o non strutturati. La portata supportata dipende dal formato dei dati, volume, complessità e dal pacchetto scelto. Dataset grandi o complessi possono essere gestiti separatamente.
Puoi costruire un chatbot per documenti, una knowledge base AI o un assistente di conoscenza?
Sì. Posso costruire chatbot per documenti/PDF, knowledge base AI e assistenti di conoscenza alimentati da llm che recuperano informazioni rilevanti dai tuoi dati forniti. La funzionalità e la complessità variano in base al pacchetto scelto e possono andare da Q&A focalizzato sui documenti a applicazioni di conoscenza avanzate.
Puoi integrare il mio database vettoriale preferito con un sistema RAG?
Sì. Posso implementare un database vettoriale adatto come Chroma, pgvector, Qdrant, Pinecone o Weaviate in base alle tue esigenze. Ogni pacchetto include un'implementazione di un database vettoriale; la scelta finale dipende dai dati, dal recupero e dalle necessità di deployment dell'applicazione.
Puoi implementare ricerca semantica, ricerca ibrida e riorganizzazione?
Sì. I pacchetti Basic e Standard supportano retrieval vettoriale/semantico, con Standard che aggiunge filtraggio dei metadati. Premium può implementare retrieval semantico e per parole chiave, ricerca ibrida e riorganizzazione per requisiti di retrieval più avanzati e maggiore rilevanza nel scope concordato.
Puoi integrare il mio LLM preferito con l'applicazione RAG?
Sì. Posso integrare un LLM adatto tramite la sua API supportata e collegarlo alla pipeline di retrieval. Ogni pacchetto include un'integrazione principale di un LLM. Il modello specifico deve essere scelto in base alle esigenze, capacità e accesso API disponibili della tua applicazione.
Puoi collegare il sistema RAG a API o dati aziendali esterni?
Sì. Standard include un'integrazione API/dati standard, mentre Premium fino a due. Esempi includono API REST o fonti di dati esterni. Workflow CRM complessi, sincronizzazioni, middleware personalizzati o integrazioni estese richiedono un scope separato e possono essere gestiti tramite un'offerta personalizzata.
Puoi fornire citazioni e risposte fondate?
Sì. A seconda del pacchetto scelto, l'applicazione RAG può fornire riferimenti alle fonti o citazioni che mostrano da dove provengono le informazioni recuperate. RAG può aiutare a ancorare le risposte di LLM al tuo sapere fornito, ma nessun sistema AI può garantire una precisione assoluta.
Puoi deployare un'applicazione RAG su cloud?
Sì. Premium include un deployment su cloud dell'applicazione/backend consegnato. Basic si concentra su setup locale/prototipo, mentre Standard su setup di applicazione/backend. L'infrastruttura cloud, i costi dell'account e i requisiti oltre il scope del pacchetto sono gestiti separatamente.
