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Vou criar um chatbot rag de produção com langchain e pinecone para seu negócio
Laiba Waheed
Sobre este Serviço
Tradução automática
A maioria dos "chatbots RAG" no Fiverr são entregues como demos:
um PDF, chunking fraco, sem avaliação de recuperação, alucinações por toda parte. Eu construo sistemas RAG de nível de produção projetados para entregar citações, avaliações e monitoramento.
O QUE EU VOU CONSTRUIR:
Arquitetura RAG personalizada (LangChain, LlamaIndex ou Python puro) Configuração de banco de dados vetorial (Pinecone, Qdrant, Weaviate, pgvector, Chroma) Pipeline inteligente de chunking + embedding (OpenAI, Cohere, BGE) Recuperação híbrida densa + esparsa + reranking para recall@k real Citação de cada afirmação que remete a uma fonte múltiplos modelos de orquestração (Claude, GPT-4o/5, Gemini) Estrutura de avaliação (Ragas, avaliações personalizadas) você sabe que funciona Observabilidade (LangSmith ou logs personalizados) FastAPI / Node endpoint pronto para sua aplicação Hospedagem própria (Docker, seu VPS) ou gerenciada (Pinecone)
PARA QUEM EU CONSTRUIR:
Fundadores de SaaS adicionando busca IA / Q&A Equipes de desenvolvimento que precisam de RAG que funcione em produção Bases de conhecimento internas (Notion, Confluence, S3) Startups substituindo busca por palavra-chave por busca semântica
POR QUE ME CONTRATAR:
RAG que não alucina avaliado, citado, monitorado Código bem documentado que sua equipe consegue manter Tempo de resposta de 1 hora Envie seus documentos + caso de uso. Plano escopo em 1 hora.
Conheça mais sobre Laiba Waheed
Laiba Waheed
AI Voice Agent Developer, Vapi, Bland AI, Twilio, GPT4o
- A partir dePaquistão
- Membro desdeabr. de 2026
Idiomas
Urdu, Inglês
A clinic lost patients over missed calls nightly. I built them a Voice AI agent — 90% of appointments automated in 30 days. Since then I've shipped RAG chatbots, LLM pipelines, and intelligent calling agents for healthcare, real estate, and SaaS companies generating real ROI in production right now. I work with Vapi, Bland AI, ElevenLabs, Deepgram, Twilio, GPT-4o, LangChain, and Pinecone. Every system is documented, tested, and production-ready with 30 days free support included. I only accept orders I can deliver perfectly. Message me — honest plan in 24 hours.
Tradução automática
Meu portfólio
Perguntas frequentes
Tradução automática
Qual a diferença entre um "demo RAG" e um "produção RAG"?
Um demo RAG incorpora um PDF, recupera os k melhores chunks e usa um LLM — funciona com documentos tutoriais e falha com dados reais. Um produção RAG tem chunking inteligente ajustado ao seu domínio, recuperação híbrida (não só similaridade cosseno), reranking, aplicação de citações, avaliação contra Q de verdade.
Qual banco de dados vetorial devo usar — Pinecone, Qdrant, Weaviate ou pgvector?
Pinecone é o mais rápido para implantação (gerenciado, sem operações) — melhor quando você quer lançar em dias. Qdrant hospedado por você é a melhor opção gratuita que escala. Weaviate é forte em busca híbrida com filtragem de metadados. pgvector é ideal se você já usa Postgres e quer vetores ao lado dos seus dados relacionais.
Como você evita alucinações?
Três camadas. (1) Aplicação de citações — o LLM deve citar o chunk recuperado para cada afirmação, e saídas sem citações são sinalizadas. (2) Validação de recuperação — scores de confiança na recuperação, então perguntas de baixa confiança retornam "Não tenho informações suficientes" ao invés de adivinhar. (3) Cross-mo
Você consegue hospedar todo o sistema na minha infraestrutura?
Sim. Configuração completa com Docker compose: Qdrant ou Weaviate para vetores, FastAPI para o serviço, sua escolha de endpoint LLM (API OpenAI, API Anthropic ou Llama/Mistral hospedado por você via Ollama ou vLLM). Útil quando há restrições de conformidade ou você não quer dependência de fornecedor. Incluído a partir do plano Standard.
