Vou criar um chatbot rag personalizado treinado com seus documentos e dados

Seus PDFs (ou conjunto de amostras), o que os usuários devem poder perguntar e quaisquer restrições de privacidade. Se o bot precisar rodar totalmente no seu ambiente, informe isso desde o começo.

Sim — ao usar RAG, posso retornar respostas com citações/snippets apontando para as fontes relevantes, assim os usuários podem verificar.

Sim. Posso containerizar o serviço (Docker) e fornecer orientações de implantação. Se você quiser que eu implante, forneça os detalhes do ambiente de destino.

Sim. Se preferir inferência local, posso criar o pipeline para um modelo local (dependendo das suas limitações de hardware).

PDFs por padrão; DOCX/Markdown/HTML podem ser adicionados. Se você tiver formatos incomuns, envie uma amostra para validação primeiro.

Baseando as respostas em trechos recuperados e aplicando regras de resposta (por exemplo, “responder apenas com base no contexto”). Nenhum sistema consegue garantir zero hallucinações, mas o RAG melhora bastante a fundamentação.

A opção mais segura é rodar a ingestão e a inferência dentro da sua infraestrutura. Se usar alguma API de terceiros, alinharemos quais dados são enviados e o que deve permanecer local.

Este serviço pode incluir uma interface simples de demonstração (por exemplo, Streamlit) ou entrega apenas via API. Integração com site está disponível em pacotes mais completos.