Progettazione e Realizzazione di SyncRAG AI: Un Chatbot con Funzionalità di Retrieval-Augmented Generation (RAG)

This thesis presents the development of SyncRAG AI, a WebApp designed to integrate OpenAI's APIs with advanced Retrieval-Augmented Generation (RAG) functionalities, aiming to enhance the quality of chatbot interactions. The system was developed using the Spring Boot and Angular frameworks. The backend was built with Spring Boot, integrating Spring Security and JWT to ensure security, while the frontend was implemented with Angular and PrimeNG to provide a responsive and user-friendly interface. The project's main goal was to optimize the system's information retrieval and generation capabilities, improving the effectiveness and relevance of the responses provided by the chatbot. The final result is a platform capable of handling large amounts of data and delivering fast and accurate responses, supporting application scenarios where information quality is critical.

Questa tesi descrive lo sviluppo di SyncRAG AI, una WebApp progettata per integrare le API di OpenAI con funzionalità avanzate di Retrieval-Augmented Generation (RAG), allo scopo di migliorare la qualità delle interazioni tramite chatbot. Il sistema è stato sviluppato utilizzando i framework Spring Boot e Angular. Il backend è stato costruito con Spring Boot, con l'integrazione di Spring Security e JWT per garantire la sicurezza, mentre il frontend è stato realizzato con Angular e PrimeNG per offrire un'interfaccia utente reattiva e intuitiva. L'obiettivo principale del progetto è stato quello di ottimizzare le capacità di recupero e generazione di informazioni del sistema, migliorando l'efficacia e la pertinenza delle risposte fornite dal chatbot. Il risultato finale è una piattaforma in grado di gestire grandi quantità di dati e di fornire risposte rapide e pertinenti, supportando scenari di applicazione in cui la qualità delle informazioni è cruciale.