Vou criar um chatbot de IA com rag que responde só pelos seus documentos e PDFs

Vou montar um sistema RAG de múltiplas fontes usando documentos, páginas e um banco de dados.

DESCRIÇÃO DO GIG:

Um chatbot RAG de verdade lê seus documentos e responde apenas com base neles. Ele não adivinha e não busca conhecimento do modelo geral. A maioria dos gigs de chatbot atualmente são apenas wrappers sem nada de real por trás. Eu construo a pipeline de recuperação de verdade.

Uso embeddings da OpenAI, um banco de dados vetorial e segmentação adequada para que cada resposta seja fundamentada no seu conteúdo real. PDFs, documentos Word, páginas de sites, FAQs, catálogos de produtos, wikis internos, o que for necessário saber.

Eu criei exatamente esse sistema para uma plataforma de suporte com IA ao vivo, com usuários simultâneos reais, então não é minha primeira construção. Sei onde o RAG falha, segmentação ruim, recuperação fraca, respostas inventadas, e já projeto pensando nisso desde o começo.

O que você vai receber:

Pipeline de ingestão de documentos e segmentação.

Configuração de banco de dados vetorial (Pinecone, Supabase ou similar).

Recuperação alimentada por IA da OpenAI e respostas fundamentadas.

Widget de chat ou link de chat hospedado.

Citações das fontes em cada resposta.

Envie os documentos ou links que você quer que sejam usados para treinar e eu te darei o escopo real antes de você fazer o pedido. Quer ver como funciona primeiro? Peça um link de demonstração ao vivo antes de se comprometer.