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Vou construir um pipeline de produção rag com banco de dados vetorial, langchain e fastapi
Muhammad Afzal
Level 2
Sobre este Serviço
Tradução automática
Os sistemas RAG na produção geralmente falham, inventam respostas, perdem o contexto e exibem trechos irrelevantes. Eu construo RAG que não faz isso.
Engenheiro de IA, mais de 5 anos, mais de 125 projetos entregues. Eu crio sistemas de recuperação que respondem com precisão, citam fontes e funcionam bem em uso real, não só em datasets de demonstração.
O QUE EU CONSTRUO
- Ingestão de múltiplas fontes - PDFs, sites, bancos de dados, APIs
- Segmentação inteligente ajustada aos seus dados
- Busca híbrida - vetor + BM25 para maior precisão
- Reclassificação para exibir os trechos mais relevantes
- Citações - cada resposta rastreada até sua fonte exata
- RAG agentico - agente decide o que recuperar e quando
- Relatório de avaliação de fidelidade e relevância
- Backend FastAPI, não um demo em Streamlit
MINHA STACK
- LangChain
- LlamaIndex
- LangGraph
- pgvector
- Pinecone
- Qdrant
- OpenAI
- Claude
- LangSmith
- RAGAS
- FastAPI
- Next.js
O QUE ME DIFERENCIA Eu não apenas construo um recuperador, eu o avalio. Você recebe um relatório de avaliação de quão precisamente seu RAG responde às suas perguntas reais, otimizado antes da entrega.
ME FALA
- Quais fontes de dados?
- Quais perguntas ele deve responder?
- Interface de chat ou apenas API de backend?
Vamos construir um RAG em que você possa confiar.
Conheça mais sobre Muhammad Afzal
Muhammad Afzal
AI engineer building AI agents, chatbots, and full stack web apps that convert
Level 2
- A partir dePaquistão
- Responde em aprox.:1 hora
- Última entrega3 semanas
Idiomas
Inglês, Francês, Alemão, Espanhol
I'm an AI engineer and full-stack developer with 5+ years and 125+ delivered projects for international clients. I build production AI: RAG chatbots with citations, tool-calling agents, and workflow automation, on top of solid full-stack foundations in Next.js, TypeScript, FastAPI, and PostgreSQL. I'm currently completing an M.Sc. in AI and Data Analytics in Germany. I care about systems that can be trusted, measured, and operated, not just demoed. Tell me what you're building and I'll tell you the fastest reliable way to ship it.
Tradução automática
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Perguntas frequentes
Tradução automática
Qual a diferença entre seu RAG e um chatbot básico com upload de arquivo?
Ferramentas básicas de RAG segmentam de forma ingênua, fazem uma única busca vetorial e retornam o que aparecer. Eu adiciono busca híbrida (vetor + palavra-chave), reclassificação, redução de alucinações e rastreamento de citações. Você obtém precisão mensurável, não esperança.
Qual banco de dados vetorial devo usar - Pinecone ou pgvector?
Se você já usa PostgreSQL, o pgvector é mais simples de operar e muitas vezes suficiente. Pinecone é melhor para conjuntos de documentos muito grandes que precisam de escalabilidade gerenciada. Vou recomendar com base na sua escala e infraestrutura.
Ele consegue lidar com PDFs digitalizados?
Sim, com pré-processamento OCR. Adicione isso às suas necessidades ao me enviar mensagem.
O que inclui o relatório de avaliação?
Precisão do contexto, recall do contexto, fidelidade (a resposta contradiz a fonte?) e relevância da resposta - medidos em um conjunto de testes com suas perguntas reais.
Você pode adicionar uma interface de chat?
Sim - isso está incluso no pacote Premium. Frontend Next.js com histórico de conversas, exibição de citações de fontes e upload de documentos.
