Costruirò un chatbot rag personalizzato per te


Informazioni su questo servizio
Traduzione automatica.
Costruisco sistemi RAG (Retrieval-Augmented Generation) pronti per la produzione che permettono al tuo chatbot di rispondere alle domande dai TUOI documenti, PDF, contenuti del sito web, basi di conoscenza invece di risposte generiche di AI.
Pila tecnologica: Gemini API per la generazione, Qdrant per la ricerca vettoriale, FastAPI/Next.js per il backend/frontend.
Cosa ottieni:
- Pipeline di ingestione documenti (PDF, documenti, web scraping del formato sorgente)
- Embedding vettoriali + ricerca semantica tramite Qdrant
- Interfaccia chatbot (widget web o endpoint API)
- Citazione delle fonti in modo che le risposte siano tracciabili, non inventate
- Codice pronto per il deployment (backend FastAPI, frontend Next.js opzionale)
Ho costruito questo sistema esatto per l'automazione della ricerca e strumenti di conoscenza interna, so dove i pipeline RAG si inceppano (strategia di chunking, precisione del retrieval, limiti della finestra di contesto) e come evitarlo.
Scopri di più su Ayan K
Computer Engineering Student
- DaIndia
- Membro daago 2026
- Tempo di risposta medio1 ora
Lingue
Inglese, Hindi
Traduzione automatica.
FAQ
Traduzione automatica.
Puoi usare i miei documenti esistenti?
Sì, PDF/DOCX/sito web/esportazione Notion funzionano tutti
Sarà soggetto a allucinazioni?
RAG con citazioni minimizza questo rispetto a un wrapper LLM semplice
Puoi ospitarlo?
Sì, tramite Firebase/GCP (menziona la tua esperienza con GCP) o consegna codice pronto per il deployment

