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Vou construir um agente IA rag personalizado usando python e fastapi
Federico D
Sobre este Serviço
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Você está pronto para levar o poder de LLMs e IA personalizada para o seu negócio?
Sou desenvolvedor de software especializado em integrações de Inteligência Artificial, arquiteturas RAG (Retrieval-Augmented Generation) e aplicações web modernas. Seja para uma API backend simples ou um aplicativo de chat completo que consulta seus próprios documentos de forma segura, posso criar uma solução robusta sob medida para suas necessidades.
O que eu ofereço:
Sistemas RAG personalizados: Converse com seus PDFs, bancos de dados ou documentos da empresa usando LLMs locais ou na nuvem.
Backend & APIs: Endpoints rápidos, seguros e escaláveis, construídos com Python e FastAPI, totalmente otimizados para streaming de tokens.
Soluções full-stack: Interfaces frontend responsivas e integradas, desenvolvidas com React e TypeScript.
Implantação local de IA: Configuração de modelos locais com foco em privacidade usando Ollama e bancos de dados vetoriais como Qdrant.
Minha stack tecnológica:
Python, FastAPI, React, TypeScript, JavaScript, SQL, Ollama, Qdrant, Hugging Face.
Por favor, envie uma mensagem antes de fazer seu pedido! Quero entender suas necessidades específicas para garantir que escolhamos a melhor abordagem arquitetônica para seu projeto.
Conheça mais sobre Federico D
Federico D
AI Backend Engineer RAG Vector Search
- A partir deItália
- Membro desdeset. de 2026
Idiomas
Italiano, Inglês, Espanhol, Alemão
AI Automation & Backend Developer specialized in production-ready RAG architectures, vector search pipelines (Qdrant, pgvector), and high-performance FastAPI backends.
Backed by 4+ years of solid ICT infrastructure and system administration experience, I bridge the gap between heavy AI engineering and reliable, enterprise-grade software execution. My focus is on zero-cloud dependency, low-latency retrieval, and privacy-first local LLM integrations.
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Perguntas frequentes
Tradução automática
Por que devo escolher uma arquitetura de IA personalizada em vez de plataformas comerciais genéricas?
A construção personalizada oferece total propriedade e controle. Em vez de encaixar seus dados em uma estrutura rígida, projetamos um pipeline de Retrieval-Augmented Generation (RAG) sob medida que se adapta exatamente à sua lógica de negócio, evitando o lock-in com fornecedores.
Como o sistema lê e busca nos meus documentos específicos da empresa?
Integramos bancos de dados vetoriais modernos, como Qdrant, para processar seus PDFs, bancos de dados ou textos da empresa. Isso permite que o sistema encontre instantaneamente o contexto mais relevante com base no significado semântico, alimentando a IA com a informação exata.
Como você evita que a IA invente fatos (alucinações)?
A arquitetura usa uma abordagem RAG rigorosa. O modelo é limitado a responder apenas usando o contexto recuperado de seus documentos verificados. Separando lógica estrita de geração de linguagem, garantimos que seus dados permaneçam 100% precisos.
Isso pode lidar com dados altamente sensíveis da empresa?
Com certeza. Para máxima segurança, posso configurar implantações locais de IA com foco em privacidade usando Ollama. Isso significa que os Large Language Models (LLMs) e seus dados rodam totalmente na sua infraestrutura, garantindo que nada seja enviado para APIs de terceiros.
Quais tecnologias você usa para a aplicação?
O backend é alimentado por Python e FastAPI, garantindo endpoints rápidos, escaláveis e otimizados para streaming de tokens de IA. Se precisar de uma solução full-stack, o frontend é construído com React responsivo e TypeScript.
Como começamos um novo projeto?
Por favor, envie uma mensagem direta antes de fazer seu pedido. Discutiremos suas necessidades específicas, tipos de dados e casos de uso para garantir que selecionemos a abordagem arquitetônica mais eficaz para você.
