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Vou construir um chatbot RAG ou base de conhecimento de IA
Eshban Salman
Sobre este Serviço
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Seu LLM só conhece o que foi treinado. Um sistema RAG bem construído o torna um especialista nos seus dados também, sem alucinações.
Eu projeto e implanto pipelines de Geração Aumentada por Recuperação de nível de produção que permitem à sua equipe ou clientes consultar documentos, bancos de dados e bases de conhecimento em inglês simples, com cada resposta fundamentada no seu conteúdo real e apoiada por citações de fontes.
Minha experiência inclui construir buscas semânticas em escala de mais de 10 milhões de documentos (Traindex), alcançando mais de 95% de precisão na recuperação, e implementar sistemas RAG para inteligência de patentes, perguntas e respostas empresariais e plataformas governamentais. Não sigo apenas tutoriais, resolvi problemas difíceis: estratégia de chunking, reranking, busca híbrida e controle de alucinações em grande escala.
Você recebe código limpo, documentado e pronto para produção, não um notebook Jupyter.
Conheça mais sobre Eshban Salman
Eshban Salman
AI and Data Science Expert
- A partir dePaquistão
- Membro desdeago. de 2017
- Responde em aprox.:1 hora
Idiomas
Inglês
AI Lead with 7+ years building production AI systems for governments, banks, and telecoms. Currently deploying AI agents for Qatar's national smart city platform (TASMU), processing 1,000+ weekly queries at 99.9% uptime.
I specialize in LLM agents, multi-agent systems, RAG pipelines, semantic search, and predictive ML — across AWS, GCP, and Azure.
Past work includes a $124M cost-saving optimization system and credit models outperforming industry benchmarks by 18%.
You get production-grade code, full documentation, and someone who's actually shipped at scale.
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Perguntas frequentes
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O que exatamente é um sistema RAG e por que eu preciso de um?
RAG (Retrieval-Augmented Generation) permite que um LLM responda perguntas usando seus próprios documentos, ao invés de depender de dados de treinamento gerais. Elimina alucinações ao fundamentar cada resposta no seu conteúdo real — com citações.
Como você lida com as alucinações?
Por meio de uma combinação de fundamentação na recuperação, citação de fontes, reranking com cross-encoder para mostrar o contexto mais relevante e uma etapa de avaliação de fidelidade que sinaliza respostas não suportadas pelos documentos recuperados.
Você consegue lidar com grandes coleções de documentos?
Sim. Eu construí e implantei sistemas RAG em mais de 10 milhões de documentos de patentes na Traindex, com mais de 95% de precisão. Vou projetar a estratégia de chunking, indexação e recuperação para combinar com sua escala.
Vou possuir o código-fonte?
Sim! Código fonte completo, comentado, documentação da arquitetura e guia de implantação estão incluídos em cada pacote.
Você consegue integrar o chatbot ao meu site ou app existente?
Os pacotes Standard e Premium incluem um backend FastAPI com uma interface REST limpa que pode ser integrada a qualquer frontend. Desenvolvimento de UI está disponível como um complemento personalizado.
Você assina NDAs?
Sim, fico feliz em assinar antes do início. Seus documentos, dados e lógica de negócios permanecem estritamente confidenciais.
