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Costruirò un chatbot rag con ai, llm, langchain, database vettoriale e mlops
Wasi Ahmad
Informazioni su questo servizio
Traduzione automatica.
Costruisco chatbot RAG e sistemi AI alimentati da grandi modelli linguistici, supportati da ingegneria MLOps reale.
Hai bisogno di un chatbot AI per il servizio clienti, un chatbot per e-commerce o un chatbot interno che risponda alle domande dai tuoi documenti? Costruisco chatbot RAG che collegano grandi modelli linguistici ai tuoi dati usando retrieval augmented generation. Questo significa che il tuo chatbot fornisce risposte reali e precise invece di indovinare.
Configuro database vettoriali come Pinecone e ottimizzo le ricerche affinché il tuo chatbot RAG trovi la risposta giusta, non solo una simile. Uso LangChain e Hugging Face per il livello AI. Porto anche competenze reali di MLOps. Creo pipeline CI/CD e test automatici, e deployo usando FastAPI, così il tuo chatbot rimane affidabile anche dopo il lancio, non solo durante una demo.
Ciò che offro:
Sviluppo di chatbot RAG usando LLM, inclusi OpenAI e modelli open source
Configurazione di database vettoriali e ottimizzazione delle ricerche, incluso Pinecone
Integrazione di LangChain e Hugging Face
Pipeline MLOps con CI/CD e test automatici
Deploy con FastAPI
Pulizia e documentazione di sistemi di chatbot e ML disordinati
Attualmente supporto sistemi di chatbot live che gestiscono traffico reale in produzione. Ho anche costruito e pubblicato
Scopri di più su Wasi Ahmad
Wasi Ahmad
Software Engineer: AI, MLOps
- DaBangladesh
- Membro daago 2026
Lingue
Bengali, Inglese
I build AI chatbots and machine learning pipelines that work in the real world. I create RAG chatbots that pull the right answers using smart vector search. I also build CI/CD pipelines so ML projects run smoothly after launch. At Nascenia, I support government chatbots and improved their retrieval speed. I built ccllm, a published Python package for compression and retrieval, with its own API and automatic testing. I have a degree in Electrical and Computer Engineering and published research in AI. If you need a chatbot that actually works, let's talk.
Traduzione automatica.
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FAQ
Traduzione automatica.
Cos'è un chatbot RAG?
Un chatbot RAG utilizza retrieval augmented generation per collegare un grande modello linguistico ai tuoi dati. Invece di indovinare, cerca prima informazioni reali, poi genera una risposta accurata basata su ciò che trova.
Puoi costruire un chatbot che utilizza i miei documenti o dati?
Sì. Collego il chatbot ai tuoi documenti, PDF o database usando un database vettoriale come Pinecone, così risponde alle domande usando il tuo contenuto reale invece di conoscenza generale.
Quali modelli e strumenti AI usi?
Lavoro con modelli OpenAI e LLM open source, usando LangChain e Hugging Face per il livello AI, e Pinecone per la ricerca e retrieval vettoriale.
Offri servizi di MLOps, non solo sviluppo di chatbot?
Sì. Costruisco pipeline CI/CD, configuro test automatici e gestisco il deployment con FastAPI, così il tuo sistema AI rimane affidabile anche dopo il lancio, non solo durante i test.
Questo chatbot può funzionare per il servizio clienti o l'e-commerce?
Sì. Costruisco chatbot RAG per il servizio clienti, domande sui prodotti di e-commerce e ricerca in basi di conoscenza interne, così gli acquirenti ottengono risposte precise dal tuo contenuto reale.
Come si differenzia un chatbot RAG da uno normale?
Un chatbot normale si basa spesso solo sull'addestramento generale del modello AI e può indovinare o inventare cose. Un chatbot RAG recupera prima dati reali, quindi le sue risposte sono basate sulle tue informazioni effettive.
Ripari o migliori un chatbot esistente?
Sì. Rivedo sistemi di chatbot e machine learning esistenti, pulisco codice disordinato e miglioro precisione, velocità o affidabilità, anche in sistemi con poca o nessuna documentazione.
Di cosa hai bisogno da me per iniziare?
Di solito ho bisogno della tua fonte di dati, come documenti, un sito web o un database, insieme al tuo obiettivo per il chatbot, come supporto clienti o ricerca interna, per progettare la configurazione RAG più adatta.
Quanto tempo richiede un progetto di chatbot RAG?
Una configurazione base di chatbot RAG di solito richiede pochi giorni, mentre un sistema completo con ottimizzazione del database vettoriale, test e deployment richiede più tempo, a seconda delle dimensioni e delle esigenze dei tuoi dati.
