Vou construir um chatbot de IA ou aplicativo de LLM com rag e citações de fontes


Sobre este Serviço
Tradução automática
Você está procurando um chatbot de IA que realmente responde com SEUS dados, não respostas genéricas?
Eu crio aplicações de IA e LLM prontas para produção, baseadas nos seus próprios documentos, bancos de dados e bases de conhecimento. Cada resposta vem com citações de fontes para que seus usuários possam verificar e confiar na resposta.
Já entregamos um assistente de suporte à produção que responde a partir da documentação da empresa com citações em cada resposta, latência abaixo de 2 segundos e escalonamento automático quando a confiança é baixa.
O QUE VOCÊ RECEBE:
- Chatbot de IA personalizado treinado com seus documentos,
- PDFs, site ou base de conhecimento RAG (Retrieval-Augmented Generation) com busca híbrida para respostas precisas
- Citações de fontes em todas as respostas, sem alucinações
- Orquestração de agentes para tarefas de múltiplos passos e uso de ferramentas
- Pipeline de avaliação e diretrizes para manter as respostas seguras e no tema
- Interface de chat limpa e moderna feita com React / Next.js
- Ponto de API para você integrar ao seu app ou site
- Implantação completa na sua infraestrutura (AWS, Vercel ou Docker)
TECNOLOGIAS:
Python, LangChain, pgvector, FastAPI, Claude API, OpenAI, Hugging Face, Next.js, PostgreSQL, Docker, AWS
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Idiomas
Inglês
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Perguntas frequentes
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Quais LLMs você suporta?
Claude (Anthropic), GPT-4/GPT-4o (OpenAI), Llama, Mistral e outros modelos de código aberto via Hugging Face. Recomendo o melhor modelo para seu caso de uso e orçamento.
O chatbot vai inventar respostas?
Construímos sistemas de grounding e citação especificamente para evitar isso. Cada resposta é rastreada até os documentos de origem. Quando o sistema não está confiante, ele escalona para um humano ao invés de adivinhar.
Você também faz o deploy?
Sim. Implantação completa na AWS, Vercel, Google Cloud ou Docker. Você recebe o código, a infraestrutura e o pipeline de implantação.
Posso adicionar mais documentos depois?
Com certeza. O pipeline de ingestão é feito para atualizações contínuas. Você pode adicionar, remover ou atualizar documentos e o sistema reindexa automaticamente.
E os custos contínuos?
Eu projeto sistemas com limites de custo e cache para minimizar custos de API. Vou te passar uma estimativa de custo antes de começarmos, com base no seu volume esperado.

