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Costruirò un chatbot rag personalizzato usando langchain
Md Sajedul
Informazioni su questo servizio
Traduzione automatica.
Hai bisogno di un chatbot AI affidabile che possa comprendere e rispondere alle domande dai tuoi documenti o dati aziendali?
Costruirò un chatbot Retrieval-Augmented Generation (RAG) personalizzato, su misura per i tuoi dati, utilizzando Python, LangChain, ricerca vettoriale e LLMs.
Cosa posso creare
Elaborazione di PDF, TXT, JSON e documenti strutturati
Q&A contestuale sui documenti
Ricerca semantica vettoriale
Ricerca ibrida usando Vector Search + BM25
Reranking per migliorare la qualità della ricerca
Generazione di risposte con LLM
Risposte basate sulla fonte dai tuoi dati
Backend FastAPI e integrazione API
Pipeline RAG personalizzabile in base alle tue esigenze
Pipeline RAG
Elaborazione del documento, suddivisione, embeddings, retrieval, reranking, risposta basata su LLM
Mi concentro sulla creazione di sistemi RAG pratici che recuperano informazioni rilevanti dai tuoi dati prima di generare risposte, aiutando a ridurre risposte irrilevanti o non supportate.
Se hai bisogno di un sistema di Q&A sui documenti, chatbot di conoscenza interna o assistente AI personalizzato, posso creare una soluzione su misura per le tue esigenze.
Contattami prima di ordinare così posso rivedere i tuoi dati, requisiti e ambito del progetto.
Scopri di più su Md Sajedul
Md Sajedul
AI Developer for RAG OCR and AI Chatbots
- DaBangladesh
- Membro danov 2022
- Tempo di risposta medio1 ora
- Ultima consegna3 anni
Lingue
Inglese
Hi, I'm Sajedul, an AI Developer specializing in Generative AI, OCR, Retrieval-Augmented Generation (RAG), AI Chatbots, Python Automation, and API Integration. I build intelligent AI solutions that automate workflows, process documents, and create AI-powered applications. My expertise includes LangChain, LangGraph, FastAPI, OpenAI, Claude, Gemini, Llama, Mistral, Hugging Face, FAISS, Vector Databases, and REST APIs. I deliver clean, scalable, production-ready solutions with clear communication and on-time delivery
Traduzione automatica.
FAQ
Traduzione automatica.
Quali tipi di dati puoi usare per il chatbot RAG?
Posso lavorare con PDF, TXT, JSON e altri dati testuali o strutturati, a seconda dei requisiti del progetto.
Il chatbot può rispondere alle domande dai miei documenti?
Sì. Il chatbot RAG recupera informazioni rilevanti dai tuoi documenti o dalla tua base di conoscenza prima di generare una risposta.
Puoi costruire un chatbot RAG personalizzato per la mia attività?
Sì. Posso personalizzare la pipeline RAG, il metodo di retrieval, l'integrazione LLM, i prompt e l'API in base alle tue esigenze.
Supporti la ricerca ibrida?
Sì. Le soluzioni RAG avanzate possono usare una ricerca ibrida combinando ricerca semantica vettoriale e BM25, con reranking per migliorare i risultati rilevanti.
Puoi integrare il chatbot con un'API?
Sì. Posso creare un backend FastAPI e endpoint API per la tua applicazione RAG.
Riceverò il codice sorgente?
Sì. Il codice sorgente è incluso in base al pacchetto selezionato.
Puoi lavorare con grandi collezioni di documenti?
Sì. La pipeline RAG può essere progettata per gestire collezioni di documenti più grandi con strategie di chunking, embeddings, retrieval e indicizzazione appropriate.
Di cosa hai bisogno da me prima di iniziare?
Fornisci i tuoi documenti o dati, le funzionalità desiderate del chatbot, domande di esempio, LLM/API preferiti se presenti e eventuali requisiti tecnici specifici.
Devo contattarti prima di effettuare un ordine?
Sì. Contattami prima di ordinare così posso rivedere i tuoi requisiti e confermare il pacchetto e l'ambito appropriati.
