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Vou construir um sistema RAG pronto para produção para conversar com seus documentos usando IA
Sistemas personalizados de NLP, RAG e LLM construídos para produção, não apenas demonstrações
A maioria dos projetos de IA falha porque nunca passam das demonstrações. Eu crio soluções que realmente funcionam.
Desenvolvo pipelines de NLP, sistemas RAG, agentes de IA e automações para uso real...
Sobre este Serviço
Quer fazer perguntas diretamente aos seus PDFs, documentos ou
dados internos e obter respostas precisas, fundamentadas e instantâneas?
Eu construo sistemas RAG prontos para produção que conectam seus
documentos privados a uma IA poderosa para que sua equipe receba respostas precisas,
sem alucinações, dos SEUS dados, e não suposições genéricas de IA.
O QUE EU CONSTRUO:
Pipeline RAG personalizado (de ponta a ponta, totalmente documentado)
Ingestão de documentos (PDF, Word, Excel, CSV, Notion, URLs)
Configuração de banco de dados vetorial (FAISS, Pinecone, Chroma)
Recuperação semântica + híbrida (BM25 + vetores densos)
Integração com IA (GPT-4, Claude, LLaMA, Mistral)
Memória de conversa & citação de fontes
UI com FastAPI / Streamlit + implantação com Docker
PERFEITO PARA:
Empresas consultando bases de conhecimento internas
Equipes de documentos jurídicos, de saúde e de finanças
Fundadores de SaaS criando produtos de conhecimento com IA
A maioria das ferramentas RAG são demonstrações. Eu construo sistemas que funcionam
em produção com chunking adequado, reclassificação e
redução de alucinações desde o primeiro dia.
Me envie uma mensagem ANTES de fazer o pedido, assim confirmarei a
arquitetura certa para seu caso de uso específico.
Frameworks:
Scikit-learn
•
Google ML Kit
•
keras
•
PyTorch
•
Panda
Tipo de dados:
Texto
Linguagem de programação:
Python
•
SQL
•
Colab
•
NoSQL
•
MLflow
Meu portfólio
Outros serviços de Ciência de dados e ML que eu ofereço
Perguntas frequentes
Tradução automática
Que tipos de documentos o sistema RAG pode manipular?
O sistema pode ingerir PDFs, documentos Word (DOCX), planilhas Excel, CSVs, arquivos de texto simples, arquivos Markdown, exportações do Notion e URLs da web. Para os pacotes Standard e Premium, eu construo uma pipeline de ingestão multi-formato que lida com todos esses tipos em um sistema unificado.
O sistema RAG vai alucinar ou inventar respostas?
Isso é exatamente o que o RAG foi projetado para evitar. Diferente dos IA padrão que geram respostas apenas a partir dos dados de treinamento, meus sistemas RAG recuperam trechos reais dos seus documentos primeiro e depois geram respostas baseadas nesse conteúdo recuperado.
Preciso da minha própria chave API da OpenAI ou de IA?
Para IA na nuvem como GPT-4 ou Claude, sim - você precisará da sua chave API (cobrada diretamente pela OpenAI/Anthropic nos valores padrão). Também posso construir o sistema usando modelos totalmente open-source, rodando localmente, como LLaMA ou Mistral, que não requerem chave API e não têm custo contínuo.
Quantos documentos o sistema consegue lidar?
O pacote Standard é otimizado para até 500 documentos ou aproximadamente 50MB de conteúdo de texto. O pacote Premium usa bancos de dados vetoriais escaláveis (Pinecone ou Weaviate) que podem lidar com milhões de documentos e crescer com suas necessidades.
Vou conseguir manter e atualizar o sistema sozinho?
Sim - isso faz parte do core de cada entrega. Você recebe código Python limpo, bem comentado, um README detalhado e instruções passo a passo para adicionar novos documentos, atualizar a base de conhecimento e implantar atualizações.
Você consegue integrar o sistema RAG ao meu site ou app existente?
Sim. Cada entrega Standard e Premium inclui um backend FastAPI com endpoints REST, o que significa que o sistema RAG pode ser integrado a qualquer aplicação existente - web, mobile, bot no Slack, ferramenta de suporte ao cliente ou painel interno.
