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Costruirò un chatbot rag personalizzato con langchain, knowledge graph e GDPR se necessario
Ingegnere AI
Sono un AI Engineer con esperienza nella progettazione di sistemi di produzione che integrano LLM, RAG e architetture cloud. Mi specializzo nella creazione di pipeline automatizzate, architetture mult...
Informazioni su questo servizio
La maggior parte degli "AI chatbots" sul mercato sono semplici wrapper intorno a ChatGPT senza una vera logica di retrieval, tendono a hallucinate, non scalano e si rompono sotto uso reale.
Io costruisco chatbot in modo diverso: con pipeline di Retrieval-Augmented Generation (RAG) adeguate, strutturazione opzionale di knowledge graph per dati relazionali complessi, e architetture backend di livello produzione progettate per scalare, non un prototipo da weekend.
Ciò che rende questo diverso:
- Pipeline di retrieval personalizzata (non solo un dump di un vector DB) ottimizzata per precisione sui TUOI dati, non risposte generiche
- Integrazione di knowledge graph quando i tuoi dati hanno relazioni che la ricerca vettoriale semplice non coglie (ad esempio documenti legali, cataloghi di prodotti, strutture organizzative)
- Backend asincrono e scalabile (FastAPI) costruito per gestire traffico reale, non solo una demo
- Scelta del provider LLM in base alle tue esigenze reali (costo, latenza, sensibilità dei dati) Groq, OpenAI, Anthropic, modelli open-source
Dimostrato su un caso reale di produzione:
Ho creato un chatbot RAG che risponde a domande sull'intero Codice del Lavoro francese, un settore in cui le hallucination non sono accettabili e la struttura dei documenti (articoli, cross-references, emendamenti) è davvero complessa. Logica di retrieval costruita da zero, non un pipeline di default di LangChain.
Linguaggio di programmazione:
Python
API:
Altro
Il mio portfolio
FAQ
Traduzione automatica.
Offri gestione dei dati conforme al GDPR per clienti europei?
Sì. Per clienti con sede in Europa, posso configurare un trattamento dei dati conforme al GDPR — inclusi opzioni di residenza dei dati, anonimizzazione e politiche di conservazione in linea con le tue esigenze di conformità.
Quale provider LLM usi — OpenAI, Groq, Together AI?
Lavoro con più provider (Groq, Together AI, OpenAI, Anthropic e modelli open-source) e consiglio quello più adatto in base alle tue esigenze di latenza, costo e privacy dei dati — non un'opzione predefinita unica per tutti.
Qual è la differenza tra un "RAG chatbot" e un semplice wrapper di ChatGPT?
Un wrapper normale invia semplicemente la tua domanda a ChatGPT senza una vera base di dati — può hallucinate. Un vero chatbot RAG recupera informazioni accurate dai TUOI documenti/dati prima di generare una risposta, così le risposte sono basate sui fatti, non su supposizioni.
Può scalare se ho molti documenti o traffico elevato?
Sì — il pacchetto Premium include un'architettura backend scalabile e asincrona costruita per gestire traffico di produzione, non solo una piccola demo.
Non ho ancora organizzato i miei dati — puoi comunque aiutarmi?
Sì. Durante la chiamata di scoperta, ti aiuterò a valutare le tue fonti di dati e a raccomandare la migliore struttura di retrieval, anche se non è ancora pulita o organizzata.
