Costruirò un chatbot ai rag e un backend di knowledge base


Level 1
Informazioni su questo servizio
Traduzione automatica.
Ciò che posso costruire
- Chatbot AI RAG
- Backend di knowledge base
- Caricamento e elaborazione di documenti
- Ingestione di PDF, DOCX, TXT e URL
- Suddivisione del testo e embeddings
- Integrazione del database vettoriale
- Ricerca semantica
- Risposte alimentate da LLM
- Citazioni delle fonti
- API REST
- Storico delle chat
- Autenticazione utente
- Gestione di admin/documenti
- Deployment con Docker
- Deployment su cloud
Stack tecnologico
- Python
- FastAPI
- Pydantic
- PostgreSQL
- Redis
AI / RAG
- OpenAI
- Anthropic
- LangChain
- Pipeline RAG personalizzate
Ricerca vettoriale
- PostgreSQL + pgvector
- Qdrant
- Pinecone
- Weaviate
- Chroma
- FAISS
- Elasticsearch
Infrastruttura
- Docker
- AWS
- GCP
- DigitalOcean
- Nginx
Perfetto per
- Applicazioni SaaS
- Bot di supporto clienti
- Knowledge base interne alle aziende
- Assistenti per documentazione
- Ricerca alimentata da AI
- Assistenti per la conoscenza di prodotti
- Assistenti HR e dipendenti
- Assistenti per e-commerce
- Assistenti di ricerca/documentazione
- Automazione aziendale
Perché lavorare con me?
Sono un Senior Software Engineer con oltre 10 anni di esperienza nello sviluppo software, specializzato in sistemi backend Python, API, database, sistemi distribuiti, infrastrutture cloud e architetture di applicazioni scalabili.
Scopri di più su Mr. S
working
Level 1
- DaBangladesh
- Membro dalug 2017
- Tempo di risposta medio1 ora
- Ultima consegna4 mesi
Lingue
Inglese
Traduzione automatica.
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FAQ
Traduzione automatica.
Puoi aggiungere RAG alla mia applicazione esistente?
Sì. Posso integrare RAG in un'applicazione Python/FastAPI esistente o costruire il backend RAG da zero.
Quali vector database supporti?
Posso lavorare con tecnologie come Qdrant e pgvector, a seconda delle esigenze della tua applicazione.
Puoi integrare OpenAI o Gemini?
Sì. Posso integrare API di LLM e embedding come OpenAI, Gemini o altri provider compatibili.

