Vou construir um chatbot rag personalizado usando langchain e seus próprios dados

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Abdul Khaliq
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build a custom rag chatbot using langchain and your own data
Tela Inteira
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Tela Inteira
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Sobre este Serviço

Tradução automática

A maioria dos chatbots de IA responde com base no conhecimento geral.


Este responde apenas com SEUS dados, seus

documentos, sua base de conhecimento, suas

informações comerciais.


Isso é o que o RAG (Retrieval-Augmented Generation)

faz e é o que diferencia uma ferramenta de negócios útil

de um chatbot genérico.


O que eu entrego:


Pipeline RAG personalizado nos seus documentos

Respostas precisas com referências de fontes

Memória de conversa (respostas contextuais)

Backend FastAPI para fácil integração

Suporte a múltiplos documentos (PDF, TXT, DOCX)

Integração LangChain + Groq/OpenAI

Código fonte limpo + documentação


Construí 4 sistemas de IA para produção, essa é minha

especialidade principal, não uma habilidade secundária.


Envie uma mensagem antes de fazer o pedido para discutir seus

dados e caso de uso.

  • Frameworks

    • Outros

  • Tipo de aplicativo

    • Chat

  • AI engine

    • GPT

  • Linguagem de programação

    • Python

Conheça mais sobre Abdul Khaliq

Abdul Khaliq

AI Engineer RAG Systems, LangChain and LLM Integration

  • A partir dePaquistão
  • Membro desdefev. de 2025
  • Responde em aprox.:1 hora

  • Idiomas

    Inglês, Urdu
Self-taught AI engineer from Karachi who learned by building things that broke, then fixing them properly. I've built a RAG teaching assistant with exact video timestamps, an AI resume screener using hybrid search, and an ML predictor with SHAP explainability. I care if it works when someone else uses it - not impressive-sounding tech alone. I test edge cases, document my work, and fix what breaks. I work in Python, FastAPI, LangChain, and LLM integration (OpenAI, Groq) - systems that retrieve and reason accurately, not just generate text. If "works in the demo" isn't enough, let's talk.

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