Vou criar um chatbot rag para seus PDFs com citações

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Amine E.
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Sobre este Serviço

Tradução automática

Pare de procurar manualmente em PDFs, manuais, políticas e documentos empresariais.


Vou criar um chatbot RAG personalizado que responde às perguntas usando seus documentos e fornece citações de fontes para verificação.


Isso é mais do que um chatbot básico do ChatGPT. Eu criei o SourceChat, uma aplicação de documento-RAG funcional com ingestão de documentos, busca por vetor, respostas fundamentadas, citações, histórico de conversa e respostas de evidência insuficiente. Você pode ver ele no meu portfólio do Fiverr abaixo deste serviço.


O que seu chatbot pode incluir

  • Ingestão de PDFs
  • Busca semântica/vetor
  • Respostas fundamentadas nos seus documentos
  • Citações de arquivo e página
  • Respostas de evidência insuficiente
  • Interface de chat limpa na web
  • Histórico de conversa
  • Código fonte e instruções de configuração


Casos de uso ideais

  • Manuais e documentação técnica
  • SOPs e políticas da empresa
  • Materiais de treinamento
  • Bases de conhecimento internas
  • Documentos de suporte ao cliente
  • Arquivos empresariais


Antes de desenvolver, reviso seus documentos, comportamento esperado e fluxo de trabalho. Depois, adapto a pipeline RAG às suas necessidades, ao invés de entregar um modelo genérico.


Precisa de PDFs digitalizados, múltiplos formatos de arquivo, integração com site, autenticação ou uma base de conhecimento maior? Me envie uma mensagem antes de fazer o pedido.

Conheça mais sobre Amine E.

Amine E.

RAG and Full Stack AI Developer

  • A partir deMarrocos
  • Membro desdeago. de 2026
  • Idiomas

    Árabe, Inglês, Francês
I build grounded AI assistants and RAG chatbots that turn PDFs, manuals, SOPs, policies, and internal knowledge into reliable answers with source citations. I focus on retrieval quality, document ingestion, exact identifiers, insufficient-evidence handling, and clean web chat experiences. I’ve built SourceChat, a working multi-format document RAG app, plus a technical knowledge assistant using hybrid vector + full-text retrieval. My stack includes Node.js/NestJS, React, OpenAI, Gemini, PostgreSQL/pgvector, Pinecone, and LangChain.

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