Vou construir chatbot AI RAG com API Claude e chromadb


Sobre este Serviço
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Eu crio funcionalidades alimentadas por IA usando API Claude (Anthropic) e RAG (Geração Aumentada por Recuperação) com ChromaDB - transformando seu app em algo que consegue entender e responder perguntas a partir dos seus próprios dados.
O que eu realmente faço:
- Projetar e implementar pipelines RAG: divisão de documentos, embeddings, busca vetorial com ChromaDB
- Integrar API Claude para respostas inteligentes, saídas estruturadas e lógica de conversa
- Embalar tudo em um backend FastAPI limpo, com PostgreSQL (via SQLAlchemy 2.0) para armazenar histórico de chat, metadados ou dados do usuário
- Configurar implantação baseada em Docker quando precisar de algo pronto para produção
Minha experiência: trabalho diariamente com FastAPI, PostgreSQL e a API Claude, incluindo um projeto baseado em RAG (Rocket Projection) que combina um ciclo de agente com busca vetorial sobre dados reais. Meu foco é em integrações sólidas e funcionais, ao invés de prometer recursos que não construí de verdade.
Não incluso neste Gig (fico feliz em discutir separadamente): ajuste fino de modelos de IA, desenvolvimento de aplicativos móveis.
Vamos conversar sobre seu projeto antes de você fazer o pedido — vou te dizer honestamente se RAG/API Claude é a melhor opção, ou sugerir uma abordagem mais simples se não for.
Conheça mais sobre Darov
Python Backend Developer, FastAPI, AI and RAG Integration
- A partir deUcrânia
- Membro desdeout. de 2025
Idiomas
Ucraniano, Russo, Inglês
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Perguntas frequentes
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Você ajusta modelos de IA?
No momento, não — meu foco é em integrações RAG e baseadas em prompt com API Claude, que cobrem a maioria dos casos de uso do mundo real sem o custo e a complexidade do ajuste fino.
Com qual provedor de IA você trabalha?
Principalmente API Claude (Anthropic). Os padrões de integração são semelhantes entre os provedores de LLM, então é fácil de adaptar se necessário.
Preciso fornecer meus próprios dados para o sistema RAG?
Sim – você fornece os documentos/dados que quer que a IA consulte ( PDFs, documentos, registros de banco de dados, etc.). Eu cuido da divisão, embeddings e configuração da recuperação.
Você consegue implantar isso em produção?
Sim, o pacote Premium inclui implantação baseada em Docker. Para o Básico/Standard, entrego um código funcional que você pode implantar sozinho, ou podemos discutir a implantação como um complemento.

