Svilupperò chatbot personalizzati con agent AI, rag e knowledge base su misura


Informazioni su questo servizio
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Hai bisogno di un sistema AI personalizzato che comprenda i tuoi dati aziendali e fornisca risposte intelligenti e utili?
Costruiamo integrazioni AI LLM, sistemi RAG, assistenti alimentati dall'AI e sistemi di conoscenza intelligenti progettati in base alle tue esigenze specifiche di business.
La nostra agenzia può collegare OpenAI, Google Gemini o Anthropic Claude alla tua applicazione, workflow o sistema aziendale esistente. Per le aziende con grandi quantità di informazioni, possiamo sviluppare soluzioni Retrieval-Augmented Generation (RAG) che permettono all'AI di recuperare informazioni rilevanti da documenti, database e basi di conoscenza prima di generare risposte.
In base alle tue esigenze, il sistema può includere:
- Integrazione AI LLM
- Sistemi di conoscenza RAG
- Percorsi conversazionali personalizzati
- Integrazione CRM e database
- Agent AI e workflow aziendali
- Autenticazione utente
- Supporto multilingue
- Integrazioni API e webhook
- Supporto per codice sorgente e deployment
Se hai bisogno di un assistente di conoscenza AI, applicazione RAG, sistema di supporto clienti, strumento AI interno o integrazione LLM personalizzata, il nostro team può creare una soluzione pratica in base alle tue richieste.
Contattaci con la tua idea e discutiamo insieme la soluzione AI più adatta al tuo business.
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FAQ
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Q1. Cos'è un sistema di conoscenza AI RAG?
RAG sta per Retrieval-Augmented Generation. Permette a un sistema AI di recuperare informazioni rilevanti da fonti di conoscenza approvate prima di generare una risposta. È utile quando vuoi che l'AI lavori con i tuoi documenti, contenuti del sito web, base di conoscenza o dati aziendali.
Q2. Su cosa puoi addestrare il sistema RAG?
A seconda del progetto, il sistema può lavorare con fonti come PDF, documenti, siti web, FAQ, centri assistenza, informazioni sui prodotti, SOP, database e altre fonti di conoscenza aziendale approvate.
Q3. L'AI può rispondere a domande dai miei documenti aziendali?
Sì. Un sistema di conoscenza RAG può recuperare informazioni rilevanti dalle fonti fornite e usarle per generare risposte basate su quelle informazioni.
Q4. Il sistema RAG può fare più che rispondere alle domande?
Sì. A seconda dell'architettura, un agente AI può connettersi a strumenti, API, database o workflow di automazione e svolgere azioni come recuperare informazioni, attivare workflow, qualificare richieste o aggiornare sistemi supportati.
Q5. Puoi usare Gemini, OpenAI o altri modelli AI?
Sì. Il modello AI più adatto dipende dai requisiti del progetto. A seconda del sistema, possiamo lavorare con modelli e piattaforme come Gemini, OpenAI e altre tecnologie LLM compatibili.
Q6. Puoi integrare il sistema RAG nel mio sito web o applicazione?
Sì. A seconda delle tue esigenze, il sistema può essere progettato per siti web, applicazioni, strumenti interni o altri ambienti supportati.
Q7. Non so se ho bisogno di RAG, di un agente AI o di un chatbot. Puoi aiutarmi?
Sì. Inviaci una descrizione di cosa vuoi che il sistema faccia, quali informazioni deve usare e dove deve operare. Possiamo aiutarti a determinare l'architettura più adatta prima dello sviluppo.

