Costruirò un chatbot rag pronto per la produzione con langchain e vector db


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Informazioni su questo servizio
Traduzione automatica.
Stai cercando un chatbot AI personalizzato che capisca davvero il tuo business invece di dare risposte generiche di ChatGPT?
Costruisco chatbot RAG (Retrieval-Augmented Generation) pronti per la produzione che estraggono risposte reali, supportate da fonti, dai tuoi documenti, sito web o database, senza risposte inventate.
Ciò che ottieni:
- Chatbot RAG personalizzato addestrato sui tuoi dati (PDF, siti web, FAQ, database)
- Pipeline di retrieval basata su LangChain con un database vettoriale (Pinecone, FAISS o Chroma)
- Integrazione con OpenAI, Claude o LLM open-source
- Integrazione completa con API nel tuo sito, app o CRM
- Codice sorgente pulito e documentato, senza lock-in con il vendor
Perché lavorare con me:
- Background in Data Science: ottimizzo per la precisione nel retrieval, non solo per una demo funzionante
- Comunicazione chiara, tempi realistici
- Documentazione completa, così non rimani mai bloccato a gestire una scatola nera
Come funziona: scrivimi il tuo caso d'uso, confermo se RAG è adatto, mi invii i tuoi dati, io costruisco, testo e consegno con documentazione.
Scrivimi prima di ordinare, ti dirò onestamente se RAG si adatta al tuo problema.
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- Membro daset 2025
- Tempo di risposta medio1 ora
- Ultima consegna4 mesi
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Urdu, Inglese
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FAQ
Traduzione automatica.
Puoi integrare questo chatbot RAG nella mia piattaforma esistente?
Sì, come specialista in integrazione AI, posso creare endpoint API backend per collegare il tuo chatbot RAG personalizzato al tuo sito web, app web o software aziendale interno.
Questo servizio è adatto per progetti universitari?
Assolutamente. Sono specializzato nella creazione di pipeline RAG di base e chatbot per progetti accademici. Riceverai codice sorgente Python organizzato e ben documentato, facile da studiare e presentare.
Cos'è un chatbot RAG e come si differenzia da un chatbot normale?
Un chatbot normale risponde usando dati di addestramento generici e spesso inventa cose. Un chatbot RAG prima cerca nei tuoi documenti o nel database, poi risponde usando fatti reali, offrendo risposte precise e specifiche per il business invece di supposizioni.
Su quali fonti di dati puoi addestrarlo?
PDF, documenti Word, file di testo, contenuti di siti web, FAQ, fogli di calcolo e database strutturati. Inviami qualsiasi base di conoscenza tu abbia e la trasformerò in un sistema ricercabile da cui il chatbot attinge le risposte.
Devo usare la mia chiave OpenAI/API?
Sì, avrai bisogno della tua API key, così i costi di utilizzo e l'account rimangono a tuo nome. Se non ne hai una, ti guiderò passo passo nella configurazione in pochi minuti.
Riceverò il codice sorgente completo?
Sì, il codice sorgente completo è incluso con una documentazione chiara, così non sarai mai vincolato a me per future modifiche, hosting o aggiornamenti.

