Eu vou construir uma pipeline RAG pronta para produção para seus documentos e base de conhecimento

Seus documentos contêm conhecimentos valiosos. Sua equipe não consegue encontrá-los rápido o suficiente.

A maioria das implementações de RAG falha em produção porque são feitas para demonstrações.

Eu adoto uma abordagem de diagnóstico: estratégia de chunking, modelo de embedding e

recuperação ajustados especificamente para seus documentos e caso de uso.

O QUE VOCÊ RECEBE

Pipeline de RAG totalmente funcional (baseado em Python)

Configuração de armazenamento vetorial (Chroma, Pinecone ou Weaviate)

Chunking e recuperação ajustados para a estrutura do seu documento

Código limpo, documentado e fácil de manter

Documento de transferência técnica

Suporte por 7 dias após a entrega para bugs e dúvidas de integração

PERFEITO PARA

PDFs, documentos ou arquivos de texto que você quer consultar em linguagem natural

Assistente interno ou chatbot voltado para clientes

Protótipo de RAG existente que não está performando bem

NÃO É UM BOM PERFIL

Pipelines de web scraping em tempo real / ao vivo

Aplicativo full-stack com interface de frontend

Aplicação web pronta ou interface de chatbot hospedada (este serviço fornece o código de backend, não um produto implantado)

Antes de começar, faço algumas perguntas para entender seus documentos, caso de uso

e requisitos de desempenho. A solução certa depende do diagnóstico.

Me envie uma mensagem antes de fazer o pedido se você não tiver certeza de qual pacote é o ideal.