Realizzerò un'applicazione RAG personalizzata usando OpenAI gpt o modelli open source
Informazioni su questo servizio
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Vuoi sbloccare il valore dei tuoi dati privati? Sei nel posto giusto. Sono Sarab Dar, uno sviluppatore AI specializzato in Retrieval-Augmented Generation (RAG) e integrazioni LLM.
Ciò che posso fare per te:
- Sistemi RAG avanzati (Chat con i tuoi dati) Collega i tuoi PDF, CSV, database SQL o documentazione interna a GPT o GROQ. Uso LangChain e Vector Databases per garantire un recupero ad alta precisione con minime "allucinazioni".
- Architetture AI flessibili Offro deployment tramite Streamlit (per interfacce rapide e interattive) o FastAPI (per backend ad alte prestazioni e scalabili) per integrarsi direttamente con il tuo software esistente.
- Eccellenza open source Preoccupato per i costi delle API? Posso lavorare con LLMs open source (Mistral, Llama, Groq) per mantenere bassi i costi.
Ciò di cui ho bisogno per iniziare:
- Obiettivo del progetto: Una breve descrizione di cosa vuoi che l'AI raggiunga.
- Fonte dei dati: Accesso ai tuoi documenti o database (se applicabile).
- Chiavi API: modelli OpenAI / Anthropic / Groq / Azure
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ML Engineer
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Urdu, Inglese
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FAQ
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Il chatbot può "parlare" con documenti specifici (PDF, CSV, SQL)?
Assolutamente! Questo è il cuore di un sistema RAG (Retrieval-Augmented Generation). Costruirò una pipeline che " indicizza" i tuoi dati privati in un Vector Database così l'AI può recuperare e rispondere alle domande basandosi esclusivamente sulle informazioni fornite.
Qual è il vantaggio di un'interfaccia FastAPI rispetto a Streamlit?
Streamlit è perfetto se hai bisogno di una dashboard web bella e pronta all'uso per interagire subito con la tua AI. FastAPI è migliore se sei uno sviluppatore o hai un sito/app esistente e hai bisogno di un "cervello" ad alte prestazioni (endpoint API) da integrare nel tuo sistema attuale.
Come posso assicurarmi che l'AI non "hallucini" o inventi cose?
Implemento tecniche avanzate di RAG, tra cui prompt di sistema rigorosi e "Source Attribution". Questo significa che l'AI è istruita a rispondere solo in base al contesto fornito. Se la risposta non è nei tuoi dati, il bot lo dirà onestamente invece di inventare un fatto.

