Costruirò un'applicazione RAG per risposte AI accurate nella tua knowledge base privata
Informazioni su questo servizio
Traduzione automatica.
Stanco di risposte imprecise da parte dell'AI? Costruisco soluzioni RAG (Retrieval-Augmented Generation) che collegano l'AI ai tuoi dati per risposte precise, affidabili e con citazioni delle fonti.
Ciò che costruisco
Sistemi Q&A con documenti
AI che risponde a domande da PDF, file Word, fogli Excel e documenti interni con citazioni delle fonti.
Bot di conoscenza per siti web
Addestra l'AI sui contenuti del tuo sito, prodotti, servizi e FAQ.
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AI collegata a database
Collega l'AI a database SQL/NoSQL per risposte in tempo reale basate sui dati.
RAG privato e sicuro
Implementazioni on-premise e private per sanità, legale, finanza e altri settori sensibili.
Soluzioni RAG aziendali
Sistemi scalabili con autenticazione, logging, dashboard e supporto multi-utente.
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Stack tecnologico
- GPT-4 Claude LLaMA Mistral
- LangChain LlamaIndex Haystack
- Pinecone ChromaDB Qdrant FAISS
Deliverables
- Applicazione RAG completamente funzionante
- Configurazione e indicizzazione del database vettoriale
- Codice sorgente pulito
- Interfaccia chat o web app
- Guida alla distribuzione
- Citazioni delle fonti nelle risposte
- Supporto di 7 giorni
Contattami con la tua fonte di dati e il caso d'uso, e ti consiglierò la migliore architettura RAG per il tuo progetto.
Scopri di più su Yousaf K
Senior Full Stack Engineer
- DaPakistan
- Membro dagiu 2026
- Tempo di risposta medio1 ora
Lingue
Urdu, Punjabi, Inglese, Hindi
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FAQ
Traduzione automatica.
Quali tipi di file può processare il sistema RAG?
PDF, Word (.docx), Excel (.xlsx), PowerPoint, testo semplice, HTML, Markdown, CSV e contenuti web-scraped. Posso anche collegarmi a database SQL (MySQL, PostgreSQL), MongoDB e API REST.
I miei dati privati verranno inviati a OpenAI?
Solo i frammenti di testo rilevanti recuperati (non i tuoi documenti completi) vengono inviati all'LLM per ogni query. Per la massima privacy, posso usare un LLM open-source ospitato localmente (LLaMA, Mistral) così nessun dato lascia mai il tuo server.
Come è migliore RAG rispetto al caricamento di file su ChatGPT?
I caricamenti di file su ChatGPT hanno limiti di dimensione e nessuna memoria persistente. RAG crea un database vettoriale permanente e scalabile che gestisce migliaia di documenti, persiste tra le sessioni e cita le sue fonti in ogni risposta.
Più utenti possono accedere contemporaneamente al sistema?
Sì! Il pacchetto Premium include supporto multi-utente con autenticazione basata sui ruoli. La versione standard è adatta per uso singolo o di piccoli team.
Posso aggiungere nuovi documenti al sistema in seguito?
Assolutamente sì. Costruisco una pipeline di ingestione così puoi aggiungere continuamente nuovi file — senza bisogno di codice. Il sistema aggiorna automaticamente la sua knowledge base.
