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Costruirò agent RAG AI personalizzati
Ahmad
Informazioni su questo servizio
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Stai cercando di automatizzare supporto o recupero dati usando AI consapevole del contesto? I chatbot statici sono morti. La tua attività ha bisogno di un agente RAG AI intelligente e pronto per la produzione.
Come AI Automation Engineer, creo sistemi AI stateful che eseguono azioni in modo sicuro basandosi sui tuoi dati proprietari.
️ Cosa faccio:
- Pipeline RAG personalizzate: collega PDF, menu e contenuti web a LLM usando Supabase o Pinecone.
- Logica Gatekeeper: costruisci sistemi senza hallucination, strettamente legati al tuo contesto.
- Orchestrazione dei workflow: automazione backend robusta tramite n8n, Flowise, LangChain e LangGraph.
- Web scraping intelligente: estrazione dati in tempo reale usando Firecrawl e Apify.
- Human-in-the-Loop: sistemi che interrompono e escalano query sensibili (rimborsi/dispute) a un umano.
Stack tecnologico: LangChain, LangGraph, Google ADK, n8n, Flowise.
Caso di studio: agente RAG per Zakiya Foods
- Sfida: gestire query complesse su ricette e ingredienti senza hallucination.
- Soluzione: costruito pipeline RAG con n8n + Supabase e logica Gatekeeper rigorosa.
- Risultato: supporto preciso 24/7 senza hallucination.
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Ahmad
AI AGENT DEVELOPER
- DaPakistan
- Membro damag 2026
Lingue
Urdu, Inglese
I am a Bachelor of Science in Artificial Intelligence (BSAI) student with a growing passion for data analytics and problem-solving. I have gained hands-on experience in AI Agent development,N8N,RAG, Python, SQL, Excel, Tableau, which I use to analyze data and build useful projects.
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FAQ
Traduzione automatica.
Cos'è un agente RAG AI e come si differenzia da un chatbot normale?
Un chatbot standard si basa solo sulla conoscenza generale su cui è stato addestrato, il che spesso porta a "hallucination" (risposte false). Un agente RAG (Retrieval-Augmented Generation) si collega direttamente alle tue fonti di dati personalizzate (come PDF aziendali, link del sito o database). Prima di rispondere, verifica sempre che le informazioni siano aggiornate e affidabili.
Cosa intendi con "Gatekeeper Logic" o AI Guardrails?
La logica Gatekeeper è un framework di sicurezza che costruisco nel workflow (usando n8n/Flowise). Funziona come un filtro che valuta le query in arrivo e le risposte AI in uscita. Se un utente chiede qualcosa fuori dal scope o cerca di ingannare l'AI, il gatekeeper blocca il prompt. Questa garanzia
L'agente AI può gestire input multimodali come immagini o voce?
Sì! Utilizzando framework avanzati come Google ADK (Agent Development Kit) e LangChain, posso progettare sistemi multi-agent che supportano streaming multimodale. Questo significa che il tuo agente può processare testo, immagini (come ricevute o foto di prodotti) e anche flussi di dati, a seconda delle esigenze.
Cos'è l'integrazione "Human-in-the-Loop"?
È un sistema di sicurezza per le operazioni della tua attività. Per il 90% delle query standard, l'AI risponde automaticamente. Tuttavia, se un cliente attiva una questione sensibile—come una disputa complessa su un rimborso o una richiesta di cancellazione ordine—il meccanismo di stato LangGraph mette automaticamente in pausa l'AI e coinvolge un umano.
Quale Vector Database usi e devo pagarlo?
Principalmente uso Supabase Vector Store o Pinecone. Supabase è molto efficiente, sicuro e ha un livello gratuito molto generoso, perfetto per piccole e medie imprese. A meno che i tuoi dati non siano enormi (milioni di righe), non dovrai pagare nulla in più per la configurazione del vector database.
