Eu vou construir uma pipeline RAG com pinecone, supabase ou um banco de dados vetorial

Transforme seus documentos, base de conhecimento ou dados de negócio em um sistema de recuperação de IA confiável que responde com contexto relevante.

Eu vou projetar e construir uma pipeline de geração aumentada por recuperação (RAG) personalizada usando Pinecone, Supabase pgvector, Qdrant, Weaviate, Chroma ou outro banco de dados vetorial adequado.

O QUE VOCÊ RECEBE

Ingestão e limpeza de dados

Divisão de documentos e design de metadados

Embeddings e indexação vetorial

Recuperação semântica ou híbrida

Integração com GPT, Claude ou LLM compatível

Citações de fontes e controles de prompt

Integração com API ou aplicativo

Testes, avaliação e notas de entrega

CASOS DE USO

Assistentes de conhecimento privado

Busca em suporte ao cliente

Perguntas e respostas internas de documentos

Ferramentas de pesquisa e conformidade

Documentação de produto ou técnica

Posso trabalhar com PDFs, sites, exportações do Notion, arquivos CSV, bancos de dados ou APIs. O escopo do pacote determina a quantidade de fontes, implantação e profundidade da avaliação.

Por favor, envie uma mensagem antes de fazer o pedido se seus dados forem sensíveis, multilíngues, muito grandes ou precisarem de implantação em nuvem privada.

Importante: as saídas de IA podem não ser perfeitas. Eu crio salvaguardas e verificações de avaliação, mas nenhum sistema pode garantir respostas sem erros.