Vou criar um sistema de Retrieval-Augmented Generation (RAG) alimentado por OpenAI, LangChain e bancos de dados vetoriais (Pinecone, Weaviate, MongoDB, FAISS, etc.) para fornecer respostas precisas, confiáveis e contextuais.
- Chatbot de IA personalizado treinado com seus PDFs, documentos ou bancos de dados
- Pipeline de Retrieval-Augmented Generation (RAG)
- Configuração de banco de dados vetorial (Pinecone, MongoDB, FAISS ou outros)
- Integração de API (OpenAI, Claude, Mistral ou modelos baseados em Llama)
- Código Python pronto para backend (FastAPI/Flask)
- Implantação em Heroku, AWS ou Vercel se necessário
Casos de uso:
- Chatbots de base de conhecimento da empresa
- Assistentes de documentos jurídicos/financeiros
- Chatbots de suporte ao cliente
- Assistentes de pesquisa ou acadêmicos