Sfoglia categorie
Esplora
Fiverr Pro
Italiano
$
USD
Farò rag chatbot langchain rag pinecone ai agent
Hamza Sajid
Informazioni su questo servizio
Traduzione automatica.
Gli LLM generici stanno facendo hallucination e falliscono il tuo business?
Ciao, sono Hamza, un ingegnere del software specializzato in architetture AI robuste. Progetto applicazioni rag chatbot personalizzate, pensate per recuperare i tuoi documenti e rispondere a domande complesse con precisione pixel-perfect, senza hallucination.
Utilizzando langchain e embedding vettoriali all'avanguardia, costruisco sistemi rag pronti per la produzione che si collegano senza problemi alle tue basi di conoscenza interne (PDF, API, database PostgreSQL).
Cosa ottieni:
- Rag chatbot personalizzato, adattato ai dataset complessi della tua azienda.
- Architettura backend pulita usando Python, LangChain e database vettoriali (Pinecone/Chroma).
- Pipeline avanzate di chunking del testo, embedding e ricerca semantica.
- Integrazione con i principali LLM (OpenAI, Gemini API o modelli locali per la massima privacy).
- Codice ben documentato e pronto per la produzione.
Ogni dataset è unico. Per favore contattami prima di ordinare per discutere della tua architettura tecnica!
Scopri di più su Hamza Sajid
Hamza Sajid
Software Engineer
- DaPakistan
- Membro daago 2022
- Tempo di risposta medio1 ora
- Ultima consegna1 anno
Lingue
Urdu, Hindi, Inglese
Welcome Guys!
Hamza Sajid here! I am a professional software engineer excelling in crafting AI solutions that help business scale their services more efficiently and ultimately generating more profits.
Traduzione automatica.
FAQ
Traduzione automatica.
I nostri dati sono molto sensibili. Puoi creare un sistema rag completamente locale e privato?
Assolutamente sì. Per la sicurezza aziendale, posso costruire una pipeline rag privata utilizzando modelli open-source locali (come Llama 3 o Mistral tramite Ollama) abbinati a un database vettoriale on-premise, così i tuoi dati non lasciano mai la tua infrastruttura.
Come fai a prevenire che il rag chatbot faccia hallucination?
Costruisco template di prompt robusti con langchain che istruiscono rigorosamente l'LLM a basare le risposte solo sui chunk di contesto recuperati. Se l'informazione non esiste nei tuoi dati, il bot dirà che non lo sa, invece di indovinare.
Con quali database vettoriali lavori di solito?
A seconda della scala e dell'architettura, lavoro con Pinecone, ChromaDB, Weaviate o PGVector per un'integrazione senza problemi nelle architetture PostgreSQL esistenti.
