Costruirò un chatbot intelligente con ai che trova risposte precise dai tuoi documenti PDF

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saurabhratha899
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Saurabh Rathaur
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build a smart ai chatbot that finds accurate answers from your PDF documents
Schermo intero
build a smart ai chatbot that finds accurate answers from your PDF documents

Informazioni su questo servizio

Traduzione automatica.

Hai un PDF pieno di informazioni ma nessun modo per trovare risposte istantaneamente? Ti creerò un chatbot AI personalizzato che ti permette di caricare qualsiasi PDF, fare domande in inglese semplice e ottenere risposte precise in tempo reale.


Costruisco chatbot RAG (Retrieval-Augmented Generation) da zero usando Python. Il mio sistema combina la ricerca di parole chiave BM25 + la ricerca vettoriale ChromaDB per un recupero ibrido, offrendo una precisione migliore rispetto ai chatbot di base.


Ciò che otterrai:

- Pipeline di caricamento e elaborazione PDF

- Recupero ibrido BM25 + ricerca vettoriale

- Risposte alimentate da AI usando Claude o OpenAI

- Interfaccia web pulita (Flask)

- Codice sorgente completo consegnato tramite GitHub


Questo non è uno strumento o un modello no-code. Scrivo codice Python reale su misura per il tuo caso d'uso.


Perfetto per:

- Aziende con documenti o manuali di grandi dimensioni

- Q&A su documenti legali o medici

- Assistenti di studio per studenti

- Basi di conoscenza interne


Prova del mio lavoro su GitHub: github.com/SaurabhRathaur/chat-with-pdf


Contattami prima di ordinare per discutere le tue esigenze.

  • Tipo di bot

    • Servizio clienti e assistenza
    • Apprendimento e sviluppo

  • Motore IA

    • Altro

  • Linguaggio di programmazione

    • Python

  • Strumenti e framework

    • Altro

  • Piattaforme

    • Discord
    • Siti web
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Saurabh Rathaur

AI Developer

  • DaIndia
  • Membro daapr 2026

  • Lingue

    Inglese
I build AI-powered chatbots and RAG systems that actually work — not just demos. My flagship project, "Chat with PDF," lets users upload any PDF and ask questions in plain English. Under the hood it runs hybrid BM25 + ChromaDB retrieval with CrossEncoder re-ranking for accuracy, all served through a Flask backend powered by Claude API. I built every layer from scratch — chunking, embeddings, retrieval, and response generation. If you need a document chatbot or LLM integration that delivers real results, let's talk.

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