Costruirò il tuo chatbot come pipeline rag per qualsiasi applicazione

Se il tuo sistema di AI sta hallucinating, recuperando contesto irrilevante o semplicemente non funziona sui tuoi dati proprietari, posso sistemarlo. Se parti da zero, lo costruirò correttamente la prima volta.

Ciò che ottieni:

Una pipeline di Retrieval-Augmented Generation di livello produzione che collega il tuo LLM ai tuoi dati reali con strategie di chunking adeguate, ottimizzazione degli embedding, valutazione del retrieval e misure di sicurezza contro le hallucination.

Ciò che risolvo:

• Sistemi RAG che restituiscono informazioni irrilevanti o sbagliate
• Scarsa precisione nel retrieval di documenti specifici di dominio o tecnici
• Strategie di chunking che distruggono il contesto in documenti complessi (tabelle, cross-references, contenuti multilingue)
• Nessun framework di valutazione, quindi non sai se il tuo RAG funziona davvero
• Scalare un prototipo funzionante in produzione

Deliverables:

• Pipeline di ingestione e preprocessing dei documenti
• Configurazione e ottimizzazione del database vettoriale (Pinecone, Weaviate, ChromaDB, Qdrant)
• Pipeline di retrieval con reranking e ricerca ibrida dove necessario
• Framework di valutazione con metriche quantificate di retrieval e generazione
• Documentazione e guida al deployment

Tech: LangChain, LlamaIndex, OpenAI Embeddings, Cohere Rerank, Pinecone, Weaviate, ChromaDB, Python,