Vou construir um chatbot rag treinado nos seus documentos empresariais

Vou criar um assistente de conhecimento RAG focado que busca nos seus documentos de negócio aprovados e devolve respostas com referências de fonte. Útil para políticas, suporte, documentação técnica e manuais operacionais. RAG busca contexto; ajuste fino do modelo não está incluso.

Pacote básico: até 25 documentos de texto ou 500 páginas, o que ocorrer primeiro; uma configuração de modelo/armazenamento vetorial, API RAG/demonstração local com integração de modelo, citações de documentos, fonte, README e 10 perguntas de aceitação. Padrão: até 100 documentos/2000 páginas, FastAPI, banco de dados vetorial, autenticação básica, Docker, fluxo de ingestão/avaliação e entrega. Premium: até 500 documentos/10000 páginas, acesso com roles, ingestão em background, logs, implantação de propriedade do comprador e uma integração de app definida.

Sem frontend personalizado, SSO, digitalizações/OCR, extração de tabelas complexas, certificação de segurança ou suporte contínuo. O comprador paga as taxas do modelo, nuvem e banco de dados.

LLMs podem errar. Incluo fundamentação, avaliação e limites documentados. Envie mensagem antes de pedir, com formatos, volume, usuários, hospedagem e critérios de sucesso.