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Costruirò agenti AI RAG personalizzati, chatbot e sistemi di conoscenza
Tayyab E.
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Informazioni su questo servizio
Traduzione automatica.
Crea un sistema RAG pronto per la produzione che trasforma i tuoi documenti, sito web, database o conoscenza interna in un assistente AI intelligente che può recuperare, ragionare e rispondere con risposte consapevoli del contesto.
Progetto sistemi di Retrieval-Augmented Generation, agenti AI e chatbot con knowledge-base con un forte focus su precisione, qualità del retrieval, scalabilità e architettura facilmente manutenibile.
Ciò che posso costruire:
- Chatbot RAG e assistenti di conoscenza AI
- Agenti AI con strumenti, memoria e retrieval
- Ingestione di PDF, sito web, database, API, CSV e Excel
- Ricerca vettoriale con Pinecone, Qdrant, Chroma o pgvector
- Integrazione con OpenAI, Claude, Gemini, Llama, DeepSeek e LLM locali
- Ricerca ibrida, filtraggio dei metadati, reranking e citazioni
- Integrazione FastAPI / backend e API personalizzate
- Web scraping e ingestione automatica di conoscenza
- Deploy di RAG privati o self-hosted
- Valutazione, testing e ottimizzazione del retrieval
Con oltre 7 anni di esperienza in Backend, System Design, automazione, scraping e data engineering, costruisco più di semplici wrapper per chatbot — fornisco sistemi AI robusti attorno ai tuoi dati di business reali.
Contattami prima di ordinare per la miglior architettura e package adatti.
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Tayyab E.
Turn Any Website Into Structured Data
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- DaPakistan
- Membro damar 2019
- Tempo di risposta medio1 ora
- Ultima consegna2 settimane
Lingue
Urdu, Inglese
Hi! I’m Tayyab Elahi, a web scraping and data extraction expert with 7+ years of experience. I help businesses collect, clean, and structure data from websites using reliable scraping, automation, and scalable data workflows. From one-time data extraction to large-scale and recurring scraping projects, I focus on accurate results, clean delivery, and solutions built around your specific requirements.
Traduzione automatica.
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FAQ
Traduzione automatica.
Che cos'è un sistema RAG?
RAG, o Retrieval-Augmented Generation, permette a un modello AI di recuperare informazioni rilevanti dai tuoi dati prima di rispondere. È utile per assistenti che necessitano di accesso a documenti, siti web, informazioni sui prodotti o conoscenza interna aziendale.
Quali dati posso usare?
PDF, documenti Word, fogli di calcolo, siti web, database, API, cataloghi di prodotti, articoli del help-center e altri dati strutturati o non strutturati possono essere usati.
Puoi fare web scraping del mio sito e usare i dati per RAG?
Sì. Web scraping e estrazione di dati strutturati sono aree fondamentali del mio lavoro. Posso costruire sia la pipeline di acquisizione dati sia il sistema RAG.
Con quali database vettoriali lavori?
A seconda del progetto, posso lavorare con Pinecone, Qdrant, Chroma, PostgreSQL/pgvector e altre soluzioni di storage vettoriale adatte.
Usi LangChain?
Sì, dove ha senso. Posso usare LangChain, LangGraph o implementazioni Python personalizzate a seconda dell'architettura e della complessità dell'applicazione.
Puoi usare OpenAI, Claude o Gemini?
Sì. L'architettura RAG può integrarsi con OpenAI, Claude, Gemini o LLM compatibili/open source a seconda delle tue esigenze.
Il chatbot può fornire citazioni?
Sì. Il sistema può restituire documenti di origine, URL, nomi di documenti o passaggi rilevanti insieme alle risposte generate, se supportato dall'architettura dei dati.
Il RAG può eliminare completamente le allucinazioni?
Nessuna implementazione RAG può garantire zero allucinazioni. Tuttavia, la qualità del retrieval, il design del prompt, il filtraggio dei metadati, il reranking, le citazioni e i vincoli di risposta possono migliorare significativamente l'affidabilità.
Puoi costruire un sistema RAG privato o self-hosted?
Sì. Se richiesto, posso progettare sistemi usando database vettoriali self-hosted e modelli locali/open source.
Puoi collegare il sistema RAG al mio sito o applicazione?
Sì. Posso esporre la pipeline RAG tramite API o integrarla in un'applicazione esistente, a seconda del tuo stack.
