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Svilupperò chatbot intelligenti con ai usando llms, rag e i tuoi dati personalizzati
Subham
Informazioni su questo servizio
Traduzione automatica.
Costruirò un chatbot AI personalizzato usando Retrieval-Augmented Generation (RAG) e Large Language Models (LLMs) come Gemini o Groq. Il chatbot comprenderà e risponderà alle query degli utenti basandosi sui tuoi documenti o dati, utilizzando tecniche come parsing di documenti, embedding vettoriali e generazione di risposte intelligenti. Uso Python, Django e PostgreSQL per lo sviluppo backend, con opzioni di deployment tramite Azure. Che tu abbia bisogno di un semplice bot Q&A basato su documenti o di una soluzione GenAI completamente scalabile, offro integrazione completa dal codice sorgente al deployment cloud. Ideale per automazione aziendale, supporto, accesso a conoscenze interne o assistenti AI su misura per il tuo workflow. Otterrai codice pulito, pronto per la produzione, un'interfaccia user-friendly e supporto post-consegna. Offro anche ottimizzazione prompt, ricerca multi-documento, pannelli di amministrazione e analisi del chatbot come servizi aggiuntivi. Diamo vita alla tua idea di chatbot AI in modo preciso, sicuro e scalabile.
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Subham
- DaIndia
- Membro daago 2025
Lingue
Hindi, Oriya, Inglese
GenAI executive with hands-on experience in building RAG chatbots and working with large language models. Skilled in using APIs like Gemini and Groq to develop smart, context-aware systems. Proficient in document parsing, embedding creation, and AI-driven response generation. Strong backend skills with Django and PostgreSQL. Experienced in deploying scalable apps on Azure and managing workflows using Docker, Kubernetes, Jenkins, and Argo CD. Also skilled in Python, Java, JavaScript, and ReactJS. Open to freelance AI and analytics projects.
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FAQ
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Che tipo di chatbot costruirai?
Costruisco chatbot personalizzati Retrieval-Augmented Generation (RAG) usando LLM. Questi bot possono rispondere alle domande basandosi sui tuoi documenti, file o dati interni, offrendo risposte intelligenti e contestuali.
Cosa devo fornire per iniziare?
Dovrai condividere i documenti o i dati che vuoi che il chatbot comprenda (PDF, file di testo, ecc.), insieme a eventuali casi d'uso specifici o domande che ti aspetti che gli utenti facciano.
Puoi deployare il chatbot sul mio cloud o sito web?
Sì! Posso deployarlo nel tuo ambiente preferito, inclusi Azure, Docker o integrarlo con il tuo sito web o strumenti interni. Fammi sapere le tue esigenze.
Supporti l'integrazione con Gemini, Groq o OpenAI?
Sì, posso integrare il tuo chatbot con Gemini, Groq o altre API LLM a seconda delle tue preferenze o budget. Posso anche aiutarti con la gestione delle API key e la configurazione dell'ambiente.
Il chatbot può gestire più documenti?
Assolutamente. Per i pacchetti Standard e Premium, supporto l'ingestione di più documenti e la ricerca semantica su grandi set di dati.
Cos'è la Retrieval-Augmented Generation (RAG)?
RAG combina il recupero di documenti con la generazione di linguaggio. Permette al chatbot di estrarre informazioni rilevanti dai tuoi dati (PDF, documenti, ecc.) e di generare risposte accurate e naturali usando un LLM.
Offri design dell'interfaccia utente del chatbot o solo logica backend?
Offro entrambi. Se hai bisogno di un'interfaccia chatbot (web-based), posso costruirla usando React.js o un frontend semplice. Altrimenti, posso consegnare endpoint API backend pronti per collegarsi alla tua UI.
I miei dati sono al sicuro?
Assolutamente. I tuoi file e contenuti rimangono riservati. Non riutilizzo mai i dati dei clienti e posso seguire ulteriori misure di sicurezza o firmare NDA se necessario.
