About this service
RAG (Retrieval-Augmented Generation) consente di collegare un LLM ai tuoi dati — così, invece di ricevere risposte generiche, gli utenti ottengono risposte estratte direttamente dai tuoi documenti, manuali, database o basi di conoscenza.
Ho sviluppato questo sistema per un Career Bot che acquisisce CV, li indicizza in ChromaDB e risponde a domande specifiche su di essi, generando automaticamente lettere di presentazione personalizzate.
COSA CONSEGNO:
✔ Pipeline di acquisizione documenti (PDF, TXT, DOCX, HTML)
✔ Embedding e archiviazione vettoriale con ChromaDB o FAISS
✔ Catena LangChain RAG collegata a OpenAI o Gemini
✔ Endpoint chat FastAPI con riferimenti alle fonti nelle risposte
✔ Codice pulito, riutilizzabile e ben documentato
✔ Guida all’installazione per permettere al tuo team di eseguire ed estendere il sistema
COSA MI SERVE DA TE:
— I tuoi documenti o la fonte dati
— LLM preferito (OpenAI o Gemini — fornisci tu la chiave API)
— Descrizione delle domande che gli utenti dovrebbero poter porre
NON INCLUSO:
— Costi API LLM
— Fine-tuning del modello
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