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Vou construir aplicação web de IA personalizada ou chatbot RAG usando a API Gemini
Ahmad Chughtai
Sobre este Serviço
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Você quer integrar uma IA de alto desempenho na sua plataforma ou criar uma aplicação RAG (Retrieval-Augmented Generation) do zero?
Eu sou Ahmad, um Engenheiro de Aplicações de IA e Desenvolvedor Full-Stack especializado em construir sistemas de IA robustos, prontos para produção. Não apenas faço chamadas básicas de API, eu projeto soluções completas, seguras e escaláveis de IA, adaptadas aos seus fluxos de trabalho específicos.
Seja uma chatbot de IA contextual que lê seus documentos privados, um painel interativo inteligente ou um pipeline automatizado de resumo de textos, entrego sistemas totalmente funcionais, prontos para implantação e uso imediato.
Respeite os direitos de terceiros
Esteja atento ao fato que é contra as políticas do prestador da Fiverr incluir temas, modelos ou outros elementos no trabalho entregue que infrinjam os direitos de terceiros ou leis aplicáveis. Leia mais em nosso Guia de Criação Digital Responsável.
Conheça mais sobre Ahmad Chughtai
Ahmad Chughtai
AI Application Engineer and Full Stack Web Developer
- A partir dePaquistão
- Membro desdeset. de 2021
Idiomas
Urdu, Inglês
I’m Ahmad, an AI Application Engineer and Full-Stack Developer. I don't just write features—I build complete, high-performance systems from database architecture to scalable AI. Whether you need a custom web app, automated workflow, or interactive dashboard, I deliver production-ready solutions that solve real-world problems. Let’s build something great—message me today!
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Perguntas frequentes
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O que preciso para começar o projeto?
Você precisará de uma ideia clara do que deseja que a IA alcance, seus principais dados de negócio (se estiver construindo um chatbot RAG) e acesso a uma chave API Gemini. Se ainda não tiver uma chave API, posso te orientar na geração de uma no Google AI Studio.
O chatbot RAG vai inventar ou criar informações falsas?
Chamadas padrão de LLM podem inventar, mas um pipeline RAG (Retrieval-Augmented Generation) bem configurado força a IA a responder estritamente usando seus documentos ou base de conhecimento fornecida. Implemento limites rígidos de prompt e estratégias de chunking para minimizar respostas falsas.
Quais formatos de dados o sistema RAG pode ingerir?
O sistema pode ingerir e indexar PDFs, arquivos de texto, CSVs, dados JSON, markdown e bancos de dados relacionais ao vivo.
Quem paga pelos custos de uso da API?
Você será responsável pelo uso da sua API Gemini. O Google oferece acesso gratuito generoso para modelos Gemini, o que geralmente é suficiente para desenvolvimento e uso inicial.
Você pode implantar a aplicação no meu servidor ou provedor de nuvem?
Sim! Posso empacotar a aplicação usando Docker e implantá-la em plataformas VPS como Hetzner, AWS, Vercel, Render ou DigitalOcean, mediante solicitação.
