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Vou construir um chatbot RAG pronto para produção com langchain e python
Fahad Shah
Sobre este Serviço
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A maioria dos "chatbots RAG" são apenas um PDF guardado em uma loja de vetores, sem uma maneira de verificar se as respostas estão corretas.
Eu construo sistemas RAG do jeito que eles são feitos em produção e os testo. Cada projeto inclui um pipeline de avaliação para que você saiba que a precisão do seu chatbot não é uma suposição.
O que eu construo:
- Chatbots RAG personalizados treinados com seus documentos, PDFs ou base de conhecimento
- Pesquisa híbrida + reranking para uma qualidade de recuperação real, não apenas busca de similaridade básica
- Integração com LLM: GPT-4o, Claude, LLaMA, modelos de código aberto
- Testes de precisão para que você confie na saída antes de ela chegar aos usuários
- Entrega full-stack: backend, API e um frontend funcional
Pilha tecnológica:
Python, LangChain, Pesquisa híbrida, CrossEncoder Reranking, FAISS/Pinecone, LLaMA 3.1, OpenAI, Streamlit/React
Por que me escolher:
Atualmente trabalho em uma equipe de produto de IA construindo uma plataforma de desempenho de anúncios, e criei um sistema RAG de produção com dados de pesquisa reais, usando pesquisa híbrida, reranking e uma estrutura de avaliação completa, não apenas uma demonstração.
Me envie uma mensagem antes de fazer seu pedido com seu caso de uso e eu farei uma análise adequada primeiro.
Conheça mais sobre Fahad Shah
Fahad Shah
AI and Web Developer RAG NLP and Modern Web Apps
- A partir dePaquistão
- Membro desdeago. de 2023
Idiomas
Urdu, Inglês
I am a Computer Scientist with hands-on experience in AI/NLP engineering, RAG, and reinforcement learning. I have a demonstrated ability to design production-grade AI systems, including a medical RAG pipeline. I possess a strong foundation in Python, C/C++, and ML frameworks, with a focus on building grounded, evaluable LLM systems. Furthermore I have hands on experience in building websites and landing pages with strong foundation in html, css and react.
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Perguntas frequentes
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Q1: O IA chatbot vai criar fatos ou inventar coisas?
Não. O RAG força a IA a responder apenas com os dados que você fornece. Se a resposta não estiver nos seus documentos, o bot informa isso ao invés de adivinhar — e eu testo isso antes da entrega com um pipeline de avaliação.
Q2: Como isso é diferente de um wrapper básico de chatbot?
Um wrapper apenas chama uma API com um prompt. O RAG busca primeiro nos seus dados reais, depois gera uma resposta baseada neles — assim as respostas são precisas, não genéricas.
Q3: Eu sou o dono do código fonte?
Sim, completamente — o código e a documentação são seus para manter (incluído no pacote Standard ou superior).
Q4: E se eu tiver um caso de uso personalizado que não está listado aqui?
Me envie seus requisitos antes de fazer o pedido e eu vou criar uma solução específica para seus dados e seu caso de uso.
