Vou criar agentes de IA personalizados com chatgpt, langchain e rag para seus dados

Um Chatbot responde perguntas; um agente realiza ações. Agentes de IA chamam APIs, consultam bancos de dados, recuperam informações do seu dado personalizado (RAG), executam fluxos de trabalho de múltiplas etapas e raciocinam usando ferramentas para completar tarefas reais. Se seu caso de uso é "faça X, depois Y, e reporte Z," você precisa de um agente.

Sim, isso faz parte do meu trabalho. Eu crio agentes RAG que recuperam informações de seus PDFs, sites, Notion, MongoDB, Slack ou qualquer fonte usando bancos de dados vetoriais (Pinecone, Weaviate, Chroma, FAISS). Seu agente responde e age com base nos seus dados reais, não em treinamento genérico de LLM.

Depende do caso de uso e do orçamento. ChatGPT (GPT-4o) para suporte amplo a ferramentas e raciocínio. Claude 3.5 para contexto longo e nuances. Gemini para o ecossistema Google. Open-source (Llama, Falcon, DeepSeek via Ollama) por custo ou privacidade local. Me envie seus requisitos que eu recomendo.

Sim. Os planos Standard e Premium incluem o código fonte completo com propriedade total e licença de uso. O plano Basic inclui o aplicativo funcional; o código fonte completo está disponível como extra.

Sim. Eu faço integrações com HubSpot, Salesforce, Airtable, Notion, MongoDB, PostgreSQL, MySQL, REST APIs, GraphQL, webhooks, Zapier, n8n e Make. Se sua ferramenta tiver API, eu consigo integrar.

Eu uso principalmente LangChain para agentes que chamam ferramentas, LangGraph para sistemas com múltiplos agentes e estado, CrewAI/AutoGen para colaboração baseada em papéis, e LlamaIndex para RAG avançado. A escolha depende de qual arquitetura se encaixa melhor no seu problema.

Agentes de produção precisam de limites. Eu implemento grounding de recuperação (RAG força respostas com seus dados), validação de saída, defesas contra injeção de prompts, testes de avaliação contra comportamento esperado e observabilidade (LangSmith / logs personalizados) para detectar falhas rapidamente.

Sim. Para dados sensíveis, eu deployo agentes usando Ollama com LLMs open-source (Llama, Falcon, Mistral, DeepSeek) no seu próprio servidor, VPS ou máquina local, sem que os dados saiam da sua infraestrutura.

Sim. O plano Premium inclui deployment na GCP/AWS/Vercel e suporte por 30 dias após a entrega. O plano Standard inclui orientação para deployment. Extensões de suporte estão disponíveis como extra.

Por favor, clique em "Contact me" antes de fazer o pedido. A maioria dos projetos de agente precisa de 10 a 15 minutos de escopo (fontes de dados, integrações, deployment). Eu revisarei seu caso e farei uma cotação personalizada precisa, para que ambos saibamos exatamente o que você vai receber.