Vou criar um chatbot de IA personalizado com gpt, rag
Sobre este Serviço
Tradução automática
Transforme seus documentos ou conhecimentos de negócio em um assistente de IA que
realmente responde com base nos SEUS dados, e não em suposições genéricas do ChatGPT.
O que eu crio:
- Chatbots GPT / Claude / LLM de código aberto
- Pipeline RAG (geração com recuperação): seus PDFs, documentos e
- bases de dados se tornam a base de conhecimento, com citações de fontes
- Interfaces para Web, Telegram ou Slack
- Backend em Python (LangChain / LangGraph, FastAPI)
Perfeito para: bots de suporte ao cliente, assistentes de conhecimento interno,
automação de FAQ, qualificação de leads.
Privacidade: Seus dados permanecem privados, processados no seu próprio ambiente ou em uma
instância dedicada, nunca usados para treinar modelos externos.
Transparência: Eu defino o escopo exato com você antes de começar e entrego toda a
documentação completa na entrega, para que sua equipe não dependa de mim depois.
Envie-me: suas fontes de conhecimento + os tipos de perguntas que seus usuários
realmente farão, e eu confirmarei o escopo e o prazo rapidamente.
Conheça mais sobre Ege Seng
Expert Python Developer and AI Automation Specialist
- A partir deTurquia
- Membro desdeago. de 2024
- Responde em aprox.:1 hora
Idiomas
Turco, Inglês
Tradução automática
Meu portfólio
Perguntas frequentes
Tradução automática
Q: Meus dados ficam privados?
A: Sim. Seus documentos são processados em um ambiente isolado ou na sua própria infraestrutura e nunca são usados para treinar modelos de terceiros.
Q: Quais LLMs você usa?
A: Modelos da classe GPT-4o/GPT-5, Claude ou modelos de código aberto (Llama, Mistral), se você precisar de on-premises/offline.
Q: O chatbot pode citar suas fontes?
A: Sim. Os planos Standard e Premium retornam o documento/seção de onde veio a resposta, assim as respostas podem ser verificadas.
Q: Você faz deploy?
A: O plano Premium inclui implantação em Docker/nuvem e documentação; os planos Basic/Standard entregam o código + instruções de configuração local.
Q: E se meus dados forem atualizados depois?
A: A pipeline RAG foi criada para reindexar facilmente novos documentos; também posso montar um pacote de manutenção mensal.
