Eu vou construir um chatbot rag personalizado com langchain sobre seus documentos

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Dilrabo
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Sobre este Serviço

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Precisa de um chatbot que realmente CONHEÇA seu negócio, seus documentos, suas políticas, seus dados e não invente respostas?


Eu crio chatbots RAG (Retrieval-Augmented Generation) de nível de produção

que fundamentam cada resposta nos SEUS documentos usando LangChain + ChromaDB

+ GPT-4 / Claude / Llama.


QUEM EU SOU:

Engenheiro de IA com mestrado em Engenharia de Software (IA), Honras

Estágios na EPAM Systems & Numeo.ai construindo RAG de produção

Pesquisador de IA publicado (MIT@AIS-2025, Cracóvia 2025)

Resultados anteriores: 96% de precisão, inferência 40% mais rápida, 40% menos trabalho manual


O QUE VOCÊ RECEBE:

Pipeline RAG personalizado sobre seus PDFs, DOCX, sites ou bancos de dados

Recuperação híbrida (semântica + BM25) para respostas precisas e citadas

Backend FastAPI pronto para integrar ao seu app ou site

UI opcional Streamlit para demonstrações instantâneas

Código fonte, documentação limpa, instruções de implantação

Respostas com guardrails para evitar inventar respostas e manter-se nos SEUS dados


PERFEITO PARA:

Fundadores de SaaS adicionando IA ao produto

Agências criando chatbots para clientes

Consultores, advogados, educadores com bases de conhecimento

Domínios de e-commerce, saúde e finanças onde a precisão é essencial

Conheça mais sobre Dilrabo

Dilrabo

Machine Learning Engineer

  • A partir deUzbequistão
  • Membro desdemai. de 2026
  • Idiomas

    Uzbeque, Inglês, Francês
AI/ML Engineer specializing in LLM systems, RAG pipelines, and computer vision. MSc Software Engineering (AI), Honours. Internships at EPAM Systems and Numeo.ai. Published researcher at MIT@AIS-2025 and Kraków Cybersecurity Conference 2025. LLM chatbots and RAG (LangChain, OpenAI, ChromaDB) Custom computer vision models (YOLOv8, TrOCR, DenseNet, ResNet) End-to-end ML deployment on FastAPI + Docker + Azure/GCP AI automation workflows with n8n 96% detection accuracy, 40% faster inference, 12% improvement in logistics prediction, 40% reduction in manual operations via LLM automation.

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