Vou criar um chatbot de IA personalizado treinado com seus dados usando gpt e rag


Sobre este Serviço
Tradução automática
Pare de perder clientes para IA genérica e "alucinante". Eu crio chatbots de IA personalizados a partir dos seus próprios dados usando GPT e RAG para oferecer respostas instantâneas e precisas com base no conhecimento exclusivo da sua empresa.
A maioria dos bots falha porque dependem de dados gerais. Eu sou especializado em RAG (Retrieval-Augmented Generation), garantindo que seu assistente forneça respostas alinhadas à marca, derivadas diretamente dos seus PDFs, sites ou bancos de dados.
️ O que eu ofereço:
- Chatbots treinados com documentos: Alimente-os com PDFs, Docx ou CSVs.
- Chatbots de IA para sites: Um widget inteligente que conhece todo o seu site.
- Bases de conhecimento de IA: Ferramentas internas para funcionários consultarem SOPs.
- Integração com SaaS e bancos de dados: Consultas em linguagem natural para SQL/NoSQL.
Principais recursos:
- Pilha avançada: LangChain, Python e FastAPI.
- Bancos de dados vetoriais: Pinecone, FAISS ou ChromaDB para recuperação rápida.
- Ingestão de múltiplas fontes: PDFs, Notion, Google Drive e URLs.
- Implantação sem esforço: Widgets no Slack, WhatsApp ou site.
- Segurança e privacidade: Manipulação de dados de nível empresarial.
- Eu não apenas "prompto" IA; eu projeto sistemas prontos para produção usando GPT-4 e Gemini. Me envie uma mensagem antes de fazer seu pedido para discutir seus dados e objetivos!
Conheça mais sobre Asif Karim
AI ML Engineer Python Prompt Engineering
- A partir dePaquistão
- Membro desdemar. de 2025
Idiomas
Urdu, Inglês
Tradução automática
Meu portfólio
Perguntas frequentes
Tradução automática
Q1: O que é um sistema RAG?
Um sistema RAG (Retrieval-Augmented Generation) busca documentos relevantes e os combina com IA generativa (LLMs) para fornecer respostas precisas e contextuais.
Q2: Quais documentos esse sistema pode lidar?
Ele pode lidar com PDFs, arquivos de texto e DOCX. Formatos adicionais podem ser adicionados mediante solicitação.
Q3: Quais bancos de dados vetoriais você usa?
Uso FAISS, ChromaDB, Pinecone ou Weaviate, dependendo da sua preferência e caso de uso.
Q4: Esse sistema pode funcionar offline ou com modelos de código aberto?
Sim, posso integrar modelos Hugging Face que rodam localmente, caso você não queira usar APIs na nuvem como OpenAI.
Q5: Você pode implantar o app pra mim?
Sim! A implantação via Docker ou um guia passo a passo pode ser incluída no pacote Premium ou como extra.
Q6: O código será documentado e reutilizável?
Com certeza. O código será limpo, modular e incluirá comentários e instruções de configuração.
