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Vou construir um chatbot rag personalizado para seus documentos em python
Atika A
Sobre este Serviço
Tradução automática
Suas respostas estão enterradas em PDFs, manuais e wikis. Eu Build um assistente RAG (Retrieval-Augmented Generation) personalizado em Python para você fazer perguntas em linguagem natural e obter respostas fundamentadas nos seus próprios documentos, com fontes.
COMO FUNCIONA
1. Você compartilha seu caso de uso e documentos de exemplo
2. Eu faço a ingestão, parse e particiono seus arquivos
3. O texto é inserido em um banco de dados vetorial (FAISS ou Chroma)
4. Cada pergunta retrieves os trechos mais relevantes
5. Um LLM (OpenAI, Anthropic ou open source compatível) responde a partir deles e cita fontes
O QUE VOCÊ RECEBE
- Código-fonte em Python e guia de configuração
- Interface Streamlit (simples no Basic)
- Citações de fontes nas respostas
- Testes de recuperação em perguntas de amostra
- chaves de API mantidas em variáveis de ambiente, nunca codificadas no código
MELHOR PARA
Startups, SaaS, RH, equipes de suporte, consultores, agências, pesquisadores.
PROTÓTIPO VS PRODUÇÃO
Os pacotes entregam um assistente funcionando e testado. Autenticação, escalabilidade e conformidade são definidos separadamente.
NOTA HONESTA
RAG reduz respostas não suportadas, mas não garante 100% de precisão. Eu testo a recuperação nos seus documentos.
Envie sua caso de uso e arquivos de exemplo primeiro, e eu confirmo escopo e preço.
Conheça mais sobre Atika A
Atika A
Python Data Analyst, Pandas, NumPy, Matplotlib Expert, Scikit Learn, Tensorflow
- A partir dePaquistão
- Membro desdefev. de 2025
- Responde em aprox.:1 hora
Idiomas
Inglês
Machine Learning & Deep Learning Engineer specializing in building and deploying custom AI solutions. Experienced in ANN, CNN, and RNN models using TensorFlow and PyTorch, paired with FastAPI backends and Streamlit web interfaces. I deliver end-to-end, production ready web apps hosted on Render, Hugging Face, and Streamlit Cloud.
Tradução automática
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Perguntas frequentes
Tradução automática
O que é RAG?
Retrieval-Augmented Generation. O app primeiro encontra os trechos mais relevantes nos seus documentos, depois pede a um modelo de IA para responder usando apenas aqueles trechos, para que as respostas estejam vinculadas ao seu conteúdo.
Quais formatos de arquivo podem ser suportados?
PDF, DOCX, TXT e Markdown são padrão. HTML e CSV estão disponíveis no Premium. PDFs digitalizados precisam de OCR, que é uma oferta personalizada.
O assistente pode responder a partir dos documentos da minha empresa?
Sim. Ele busca nos arquivos que você fornecer e responde a partir deles. Se os documentos não contiverem a resposta, é projetado para dizer isso em vez de chutar.
