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Eu vou construir pipeline RAG personalizada e hubs de banco de dados vetoriais Pinecone
Faraz Ahmed
Sobre este Serviço
Tradução automática
Está cansado do seu chatbot de IA ter alucinações ou não entender seus dados internos da empresa? Os LLMs padrão não conhecem seu negócio até que você os conecte a uma base de conhecimento vetorial personalizada.
Como um Engenheiro de IA Full Stack, eu projeto pipelines de Recuperação Aumentada por Geração (RAG) seguros e de alto desempenho que transformam seus PDFs privados, CSVs, páginas do Notion e bancos de dados em inteligência estruturada e pesquisável.
O que eu faço:
- Pipelines RAG de produção: estratégia de chunking personalizada e busca híbrida (semântica + palavra-chave) para respostas do modelo ultra precisas.
- Integração com banco de dados vetoriais: configuração de nível de produção usando Pinecone, ChromaDB ou Qdrant.
- Ingestão de dados e conectores: pipeline seguro de dados empresariais usando LangChain e LlamaIndex.
- Painéis front-end: (Premium) painéis elegantes em Next.js ou React para gerenciamento completo de documentos e monitoramento.
Por que me escolher?
Eu construo arquiteturas em Python prontas para produção, pensando na privacidade dos dados. Nada de soluções genéricas, apenas hubs de conhecimento internos seguros que escalam.
Traga precisão para seus dados de IA empresarial. Entre em contato comigo para revisar seu projeto personalizado antes de fazer seu pedido!
Conheça mais sobre Faraz Ahmed
Faraz Ahmed
Full Stack AI Engineer, React, NestJS, Python Agents
- A partir dePaquistão
- Membro desdejun. de 2020
- Responde em aprox.:1 hora
Idiomas
Urdu, Inglês
I am an AI Integration Specialist focused on helping businesses automate their workflows using RAG and LLMs. With a background in modern web stacks (MERN) and a passion for AI Agents, I bridge the gap between complex AI technology and practical business solutions
Tradução automática
Meu portfólio
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Perguntas frequentes
Tradução automática
Como você lida com privacidade e segurança de dados no pipeline RAG?
A segurança dos dados é a prioridade máxima. Eu configuro o pipeline para manter seus dados criptografados, usando conexões API seguras e armazenamento vetorial local/em nuvem (como índices privados Pinecone). Seus arquivos privados nunca são usados para treinar modelos públicos de IA.
Quais bancos de dados vetoriais você recomenda para dados empresariais?
Eu trabalho principalmente com Pinecone para escalabilidade gerenciada na nuvem, ChromaDB para implantações leves ou locais, e Qdrant para busca vetorial avançada. A escolha depende totalmente da sua infraestrutura de dados atual e do seu orçamento.
