Vou construir uma aplicação RAG usando langchain e LLMs

Eu crio aplicações RAG (Retrieval-Augmented Generation) usando LangChain e LLMs que conectam seus PDFs, bancos de dados ou sites a uma IA que realmente conhece seu conteúdo.

Chega de alucinações. Chega de respostas genéricas. Sua IA, treinada com seus dados.

O que eu construo:

Pipeline RAG que ingere PDFs, documentos Word, URLs, bancos de dados

Busca vetorial com FAISS, Pinecone ou ChromaDB

Cadeias de recuperação do LangChain com citações de fontes

Monitoramento com LangSmith para rastreamento e avaliação

Backend FastAPI + frontend React

Implantação na AWS (Lambda, S3, EC2)

Perfeito para:

Empresas que querem um bot de Q&A sobre documentos internos

Escritórios de advocacia que precisam de assistentes para análise de contratos

Produtos SaaS adicionando busca com IA à sua base de conhecimento

Pesquisadores criando ferramentas de revisão de literatura

Por que RAG ao invés de fine-tuning?

RAG é mais rápido, mais barato e mantém seus dados atualizados sem precisar de retrainamento. Você pode atualizar documentos a qualquer momento e a IA permanece atual.

Minha stack:

LangChain · LangSmith · OpenAI / Claude · FAISS · Pinecone · FastAPI · React · AWS S3 / Lambda

Antes de pedir:

Me envie uma mensagem com os tipos de seus documentos e seu caso de uso. Vou confirmar a abordagem e o pacote certos para você em algumas horas.

Vamos fazer seus dados falarem!