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Costruirò chatbot RAG personalizzati e agente AI per la tua attività
Shray B
Informazioni su questo servizio
Traduzione automatica.
Stai cercando di trasformare i documenti della tua azienda, la knowledge base o il supporto clienti in un assistente AI intelligente e istantaneo?
Costruisco chatbot Retrieval-Augmented Generation (RAG) personalizzati e agenti AI autonomi usando Python, LangChain, LlamaIndex e database vettoriali (Pinecone, ChromaDB, FAISS). A differenza dei bot generici basati su regole, il tuo assistente AI estrarrà risposte precise direttamente dai tuoi dati specifici con attribuzioni chiare delle fonti.
Ciò che posso creare per te:
- Chatbot RAG per documenti: Interroga PDF, TXT, CSV o documenti interni in tempo reale.
- Agenti di supporto clienti: Automatizza FAQ e flussi di onboarding dei clienti.
- Integrazione con database e API: Collega il tuo bot a database SQL esterni, CRM o webhook.
- Interfaccia web pulita: App web deployate usando Streamlit, Chainlit o endpoint API personalizzati.
Perché lavorare con me?
- Oltre 7 anni di esperienza: Background in analisi e ML (ex-American Express, British Airways).
- Codice di livello enterprise: Struttura Python pulita e modulare con documentazione completa.
- Esecuzione su misura: Realizzata attorno al tuo flusso di dati e alle esigenze di sicurezza.
- Ti prego di inviarmi un messaggio prima di ordinare così possiamo rivedere il formato dei tuoi dati e l'ambito del progetto!
Scopri di più su Shray B
Shray B
I automate your reporting and build AI tools that save you hours
- DaIndia
- Membro daset 2026
- Tempo di risposta medio1 ora
Lingue
Inglese, Hindi
I'm Shray, a data and AI professional with 7+ years in customer analytics, experimentation, and applied ML, including American Express and British Airways.
I turn messy data into automated, AI-powered solutions that save time and drive better decisions.
What I offer:
RAG chatbots that answer questions from your documents
Automated dashboards and AI report bots (Power BI, Python, Slack)
Churn, retention, and funnel analysis with clear next steps
Customer feedback and sentiment analysis
Fast replies, documented work, results tied to your goals.
Traduzione automatica.
Il mio portfolio
FAQ
Traduzione automatica.
Cosa devo fornire per iniziare?
Avrai bisogno di fornire i tuoi documenti di origine (PDF, TXT, CSV, DOCX) o l'accesso alla tua knowledge base/database, insieme alla tua chiave API OpenAI (o al provider LLM scelto). Se non hai ancora configurato le API, posso guidarti nel processo.
I miei dati proprietari saranno mantenuti sicuri e privati?
Sì, assolutamente. I tuoi dati vengono elaborati localmente o tramite database vettoriali aziendali usando endpoint API ufficiali (come OpenAI o Pinecone). I tuoi documenti proprietari non vengono mai usati per addestrare modelli pubblici.
Quale stack tecnologico usi per costruire il chatbot RAG?
A seconda delle esigenze del progetto, di solito utilizzo Python, LangChain / LlamaIndex, API di OpenAI / Anthropic e database vettoriali come Pinecone, ChromaDB o FAISS. Per il front end, deployo interfacce pulite usando Streamlit o Chainlit, o fornisco endpoint API raw (FastAPI/Flask).
Puoi collegare il chatbot al mio database o CRM esistente?
Sì! Con il livello Premium, posso integrare il workflow RAG direttamente con database SQL esterni, PostgreSQL o webhook/CRM per leggere dati in tempo reale e attivare flussi di lavoro specifici.
Come fai a prevenire che l'AI inventi cose (hallucinating)?
L'architettura RAG limita il LLM a generare risposte solo usando il contesto recuperato dai tuoi documenti. Imposto anche prompt di sistema rigorosi e soglie di fiducia affinché il bot dichiari esplicitamente quando una risposta non è presente nella documentazione.
