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Vou desenvolver rag para seu negócio usando langchain e OpenAI
Ahmed S
Sobre este Serviço
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Precisa de ajuda para potencializar as capacidades da sua IA?
Sou especialista em criar aplicações avançadas de Retrieval-Augmented Generation (RAG), incluindo RAG agentic com LangChain/LangGraph e Crewai. Integro os principais bancos de dados vetoriais como Pinecone, Milvus, Chroma e FAISS para garantir que sua IA forneça respostas precisas e relevantes.
O que ofereço:
- Desenvolvimento personalizado de aplicações RAG
- RAG agentic com LangGraph & Crewai
- Integração com LangChain & Crewai
- Integração com Next.js para interface moderna
- Integração com bancos de dados vetoriais: Pinecone, Milvus, Chroma, FAISS
- Frontend no Streamlit para testes
- Chatbots de IA aprimorados (por exemplo, suporte ao cliente, e-commerce, jurídico, educação, finanças, viagens e imóveis)
O que preciso de você:
- Chave API do OpenAI
- Documentos
Vamos resolver seus desafios de IA juntos. Entre em contato antes de fazer seu pedido!
Conheça mais sobre Ahmed S
Ahmed S
Cloud Native Full stack Agentic AI Engineer
- A partir dePaquistão
- Membro desdeago. de 2021
- Responde em aprox.:1 hora
- Última entrega6 meses
Idiomas
Urdu, Inglês
Top 5% Cloud-Native & AI-Native Engineer specializing in Agentic AI systems that can handle users up to 100M. I build next-gen autonomous applications using OpenAI Agent SDK, LangGraph, and Claude Code CLI / OpenAI Codex integrated with MCP servers — enabling fully automated, high-speed development pipelines. As both an expert Prompt Engineer and advanced Context Engineer, I design precise, instruction- and knowledge-driven interactions that maximize LLM reasoning and reliability. Skilled across the full stack (Next.js, FastAPI, PostgreSQL, Pinecone), I deliver scalable, event-driven architect
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Perguntas frequentes
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O que é uma aplicação Retrieval-Augmented Generation (RAG)?
Aplicações RAG combinam recuperação de informações tradicional com geração avançada de texto por IA para fornecer respostas mais precisas e relevantes ao contexto. Isso ajuda sua IA a recuperar e gerar informações com base em um grande banco de dados ou armazenamento vetorial.
O que é RAG agentic e como ele difere do RAG comum?
RAG agentic envolve o uso de fluxos de trabalho agentic, permitindo que a IA realize tarefas complexas como tomada de decisão e automação de tarefas. É mais avançado que o RAG comum porque se adapta aos objetivos específicos do usuário e fornece respostas mais inteligentes e orientadas a metas.
Preciso de uma chave API do OpenAI para minha aplicação RAG?
Sim, para gerar respostas baseadas em IA, você precisará de uma chave API do OpenAI. Vou te orientar sobre como obtê-la e integrá-la na sua aplicação.
Como você testa o chatbot de IA antes de finalizar o desenvolvimento?
Uso Streamlit para criar uma interface amigável para testes, permitindo que você interaja com o chatbot, teste suas funcionalidades e garanta que tudo funcione perfeitamente antes do deployment.
Quais os benefícios de usar Pinecone para bancos de dados vetoriais?
Pinecone oferece busca vetorial rápida, escalável e confiável, garantindo que sua IA recupere as informações mais relevantes rapidamente. Simplifica o processo de integração e melhora o desempenho da sua aplicação RAG, proporcionando alta precisão e baixa latência.
