Vou construir um sistema RAG pronto para produção


Sobre este Serviço
Tradução automática
A maioria das demos de RAG funciona bem em um notebook, mas desmorona com documentos reais. Eu construo sistemas de recuperação que realmente funcionam: respostas precisas em dados bagunçados, baixa latência e código limpo que você consegue manter.
Já implementei RAG em produção, incluindo um design de recuperação baseado em taxonomia que reduziu a latência das consultas em cerca de 3 a 5 vezes em relação a uma configuração ingênua. Você recebe a arquitetura, a lógica de recuperação e um serviço que roda de verdade, não uma camada frágil.
O que eu entrego:
- Ingestão de documentos, divisão em partes e embedding ajustados aos seus dados
- Busca vetorial (Qdrant, FAISS ou seu banco de dados) com recuperação híbrida onde for útil
- Serviço FastAPI, Dockerizado, com logs sensatos
- Documentos de transferência claros para sua equipe assumir totalmente
Eu mantenho minhas próprias ferramentas e frameworks reutilizáveis. Seu código e dados específicos do projeto são seus; minhas bibliotecas pré-existentes continuam licenciadas para reutilização.
Me envie uma mensagem com seu caso de uso antes de fazer o pedido, assim posso definir o escopo certinho.
Conheça mais sobre Ahmad
AI Engineer, Founder at RezinX
- A partir dePaquistão
- Membro desdeago. de 2025
Idiomas
Urdu, Inglês
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Perguntas frequentes
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Quais modelos você suporta?
Modelos como OpenAI, Anthropic, Gemini, Azure e modelos abertos via Hugging Face. Recomendo com base na sua precisão, custo e necessidades de privacidade.
Você consegue manter meus dados privados?
Sim. Vetores locais, limpeza de PII e opções de zero-retenção em APIs externas quando necessário.
Quem é o dono do código?
Seu código e dados específicos do projeto são totalmente seus. Eu mantenho minhas próprias bibliotecas e ferramentas reutilizáveis, licenciadas para você usar no sistema entregue.

