Vou construir um sistema RAG seguro com banco de dados vetorial e citações de fontes

Pare de usar chatbots que inventam informações. Um sistema RAG fundamenta as respostas da sua IA nos seus documentos, bancos de dados ou base de conhecimento, e cada resposta vem com uma citação da fonte. Este serviço entrega um pipeline RAG de produção com banco de dados vetorial, otimização de recuperação e saídas fundamentadas na fonte que você pode implantar e monitorar.

O que está incluído: ingestão de documentos (PDF, DOCX, web, Markdown), segmentação ajustada ao seu conteúdo, seleção do modelo de embedding, configuração do banco de dados vetorial (Pinecone, ChromaDB ou pgvector), recuperação híbrida, citações de fontes e avaliações básicas da qualidade da recuperação.

Prova de portfólio: criei um Agente IA RAG Seguro usando LangChain, FAISS e ChromaDB com um pipeline de embedding de documentos seguro e respostas fundamentadas na fonte, implantado com FastAPI e Docker. Código completo disponível no meu GitHub (MuhammadBilal0021/rag-document-assistant).

Não incluído: treinamento de modelos de embedding personalizados, uma interface de chat completa (veja meu serviço de Web App de IA), migração de data warehouses existentes.

Para começar: envie uma mensagem.

1. quais documentos/dados o RAG deve fundamentar,

2. quais perguntas os usuários farão,

3. seu volume esperado de consultas.