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Eu vou construir e implantar um sistema RAG de produção
AYESHA SHAHID
Sobre este Serviço
Tradução automática
Está cansado de procurar em PDFs ou relatórios longos? Eu vou criar uma aplicação RAG (Retrieval-Augmented Generation) personalizada para conversar com seus documentos e obter respostas precisas e citadas instantaneamente.
Sou um pesquisador de ML publicado (Springer Nature, 2026) com experiência prática na construção de sistemas RAG de produção, não apenas tutoriais básicos.
O QUE EU CONSTRUO:
- Sistema de Q&A com PDFs/documentos: envie qualquer documento, faça perguntas, receba respostas citadas.
- Chatbot de base de conhecimento que conecta seus dados, políticas ou manuais a um assistente de IA.
- Assistente para documentos médicos/legais/técnicos.
- Pipeline RAG com prevenção de hallucinações e citações de fontes.
- RAG multi-documento com filtragem e busca por metadados.
MINHA TECNOLOGIA:
- LangChain + FAISS / ChromaDB para recuperação
- Llama 3, Mistral ou GPT-4 para geração
- Streamlit ou FastAPI para a interface
- Docker para implantação
- HuggingFace Spaces ou sua nuvem preferida
POR QUE ME ESCOLHER:
- Sistemas RAG reais implantados com demonstrações ao vivo disponíveis.
- Rigor acadêmico: construo IA que é precisa, não apenas impressionante.
- As entregas incluem código fonte limpo e documentação.
Me envie uma mensagem antes de fazer o pedido para discutir a estrutura dos seus dados. Vamos construir seu assistente de IA.
Conheça mais sobre AYESHA SHAHID
AYESHA SHAHID
ML Researcher, Healthcare AI, RAG and LLM Apps, Springer Published
- A partir dePaquistão
- Membro desdemai. de 2026
- Responde em aprox.:1 hora
Idiomas
Urdu, Inglês
Published ML researcher (Springer Nature, 2026) specializing in healthcare AI, RAG applications, and production ML systems.
I've trained 15+ model architectures, including BiLSTM, CNN, XGBoost, and LLMs across medical and NLP domains. I build RAG apps with LangChain and FAISS, ML pipelines with FastAPI and Docker, and deep learning models for classification and prediction.
Every delivery is clean, documented, and production-ready, not just a notebook.
Tradução automática
Perguntas frequentes
Tradução automática
Quais frameworks e bancos de vetores específicos você usa para construir o sistema RAG?
Eu principalmente construo pipelines nativos em Python usando LangChain para orquestração, FAISS ou ChromaDB para armazenamento de vetores de alto desempenho, e HuggingFace para embeddings de texto personalizados. Para a interface do usuário, uso Streamlit (pacote básico) ou construo APIs robustas com FastAPI (padrão/premium).
Como posso ter certeza de que o pipeline RAG será preciso e lidará com dados complexos?
Sou um pesquisador de ML publicado (Springer Nature, 2026). Diferente de wrappers genéricos, eu gerencio otimização de chunks de dados, ajuste de sobreposição e engenharia de prompts personalizados de forma nativa. Isso garante que seu sistema mitigue hallucinações e retorne referências precisas e citadas de fontes de dados.
Que tipos de documentos o chatbot consegue interpretar e ler?
Por padrão, o sistema suporta PDFs estruturados e não estruturados, arquivos TXT e bases de conhecimento em markdown. Se seus documentos contêm relatórios corporativos com várias colunas ou tabelas específicas, entre em contato primeiro para discutirmos os requisitos do script de pré-processamento.
Quem cobre os custos da API do LLM e meus dados estão seguros?
O comprador fornece as chaves da API (como OpenAI, Anthropic ou Groq), que são inseridas de forma segura usando variáveis de ambiente (.env). Seus dados de documentos permanecem totalmente privados dentro do seu índice vetorial local ou ambiente de implantação na nuvem de sua preferência.
