Vou construir um pipeline B2B RAG seguro e banco de dados vetorial

Você está pronto para transformar seus dados proprietários em uma base de conhecimento segura e inteligente na qual seus usuários realmente possam conversar?

Vou arquitetar um backend de Retrieval-Augmented Generation (RAG) de nível de produção, projetado para velocidade e segurança. Sou especializado em construir sistemas de IA "privados" que permitem às empresas consultar seus documentos internos sem expor dados sensíveis ao público.

O que está incluído:

• Parsing avançado de PDFs e documentos
• Configuração de banco de dados vetorial (ChromaDB, Pinecone ou Weaviate)
• Lógica de busca semântica e filtragem de metadados
• Backend FastAPI com saídas JSON estruturadas
• Isolamento de dados seguro para aplicações multi-tenant

Por que escolher este pacote:

• Foco total em engenharia: Sem wrappers de low-code, apenas Python limpo e LangChain.
• Pronto para produção: Entrego código que pode ser containerizado e implantado.
• Segurança de dados: Focado em embeddings locais e arquiteturas privadas VPC.
• Design escalável: Construído para lidar com milhares de documentos com recuperação de alta performance.

Requisitos:

• Dados/documentos de exemplo (PDF, CSV, etc.)
• Chaves de API de modelos de IA preferidos (OpenAI, Gemini ou Anthropic)

Entre em contato comigo antes de fazer seu pedido para discutir a estrutura dos seus dados e requisitos técnicos!