Vou construir uma pipeline de rag com busca por vetor para seu app

Precisa de um chatbot de IA que responde com base nos SEUS documentos, ao invés de inventar respostas?

Eu crio pipelines de RAG (Retrieval-Augmented Generation) de produção e chatbots de base de conhecimento de IA que fornecem respostas fundamentadas e citadas a partir dos seus próprios dados: documentos de suporte, políticas, manuais, contratos, bancos de dados ou APIs.

O que eu desenvolvo:

Chatbot RAG treinado na sua base de conhecimento, documentos e site

Busca em banco de vetores com Pinecone, pgvector ou Qdrant

Recuperação híbrida por palavras-chave + semântica com reranking para maior precisão

Cada resposta mostra sua fonte, assim sua equipe pode verificar

Barreiras para que ele diga "Não sei" ao invés de inventar

API de Q&A ou um widget de chat para seu site ou app

Ferramentas: OpenAI, Claude, AWS Bedrock, Vertex AI, Hugging Face, LangChain, Pinecone, n8n, Python, FastAPI, Docker

Engenheiro-chefe de IA, mestrado em Inteligência Artificial, mais de 15 anos de experiência full-stack. 18 pedidos entregues, avaliação 5.0. Você recebe código fonte limpo, documentação e um walkthrough, não uma demonstração em notebook.

Me envie uma mensagem com como seus documentos estão e o que você precisa que seja respondido, e eu te direi honestamente se RAG é a melhor opção antes de você fazer o pedido.