Vou construir pipelines RAG e integrar LLMs no seu sistema


Sobre este Serviço
Tradução automática
Construímos pipelines RAG de nível de produção que conectam seus dados privados a grandes modelos de linguagem, transformando documentos, bases de conhecimento e dados internos em sistemas inteligentes e pesquisáveis.
Isso não é um wrapper do ChatGPT. Cada pipeline é arquitetado do zero com chunking adequado, estratégias de embedding, lógica de recuperação e orquestração de LLMs projetadas para precisão e escala.
Resultados de projetos recentes:
- Ignite Ventures usa uma camada alimentada por RAG que aprende com cada decisão de investimento feita em 326 startups financiadas, melhorando continuamente a precisão da avaliação.
- MOHR Partners substituiu a extração manual de documentos por uma pipeline automatizada que fornece dados limpos e estruturados em toda a sua carteira sob demanda.
O que você recebe:
- Arquitetura de pipeline RAG usando LangChain, LlamaIndex, Pinecone e Weaviate
- Busca inteligente de documentos e bases de conhecimento de IA
- Aplicações sensíveis ao contexto conectadas aos seus dados privados
- Fine-tuning de LLM em dados específicos do domínio para desempenho de precisão
- Integração completa via API com sua stack existente
Construído para equipes que precisam de sistemas de IA feitos para durar, não apenas demos que quebram na produção.
Me envie uma mensagem com seu caso de uso. Respondo em poucas horas.
Conheça mais sobre Asad A
AI Systems Engineer, Automation and RAG Pipelines
- A partir deReino Unido
- Membro desdemar. de 2026
- Responde em aprox.:6 horas
Idiomas
Inglês
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Perguntas frequentes
Tradução automática
O que é um pipeline RAG e como ele ajuda meu negócio?
RAG conecta seus documentos de dados privados, bases de conhecimento e registros internos a um LLM como GPT ou Claude. Em vez de respostas genéricas de IA, você recebe respostas precisas fundamentadas nos seus próprios dados. Ótimo para busca de documentos e sistemas de conhecimento interno.
Com quais LLMs e bancos de dados vetoriais você trabalha?
OpenAI GPT-4, Anthropic Claude, LLaMA e Mistral. Para armazenamento vetorial, uso Pinecone e Weaviate. Pipelines construídas com LangChain, LlamaIndex e LangGraph. Recomendo a melhor stack com base no volume de dados e nas necessidades de precisão.
Você pode construir um sistema RAG usando meus documentos privados?
Sim, essa é minha especialidade. Construo pipelines que ingerem PDFs, documentos, planilhas e bancos de dados, depois fazem chunking, embedding e indexação para recuperação inteligente. Seus dados permanecem privados e nunca são usados para treinar modelos externos.
Como isso é diferente de usar apenas o ChatGPT?
O ChatGPT não tem acesso aos seus dados e fornece respostas genéricas. Uma pipeline RAG conecta um LLM aos seus documentos e base de conhecimento reais, garantindo que cada resposta seja precisa e específica para o seu negócio, não superficial.
Você fornece suporte após o parto?
O pacote premium inclui suporte por 30 dias após a entrega. Cada projeto vem com documentação completa e um guia de transferência para que sua equipe possa manter o sistema de forma independente. Suporte estendido disponível mediante solicitação.
