Vou construir uma pipeline RAG personalizada e um agente de IA com fastapi e pgvector

Você quer integrar dados personalizados em Modelos de Linguagem de Grande Porte (LLMs) com alta precisão e baixa latência?

Eu crio sistemas de Retrieval-Augmented Generation (RAG) robustos, prontos para produção, e fluxos de trabalho de IA agentic feitos sob medida para as necessidades do seu negócio.

O que eu ofereço:

- Arquitetura RAG personalizada: divisão de documentos, geração de embeddings (Cohere, OpenAI, Jina) e armazenamento de vetores.

- Bancos de dados de vetores: integração com PostgreSQL (pgvector), Pinecone ou Qdrant.

- Busca híbrida: busca densa + esparsa para máxima precisão na recuperação.

- Integração com backend: APIs REST de alto desempenho construídas com Python e FastAPI.

- Agentes de IA autônomos: fluxos de trabalho LangGraph para tarefas complexas e de múltiplas etapas.

- Código limpo e documentação: código totalmente tipado (Pydantic), documentado e Dockerizado.

Pilha tecnológica:

Python | FastAPI | PostgreSQL / pgvector | LangChain / LangGraph | Docker | OpenAI / Cohere

Como trabalhamos:

1. Entre em contato comigo com seus requisitos antes de fazer o pedido.

2. Definimos o escopo do projeto, a pilha tecnológica e os entregáveis.

3. Eu construo, testo e entrego o sistema com instruções passo a passo.

Vamos transformar seus dados em um sistema de IA inteligente. Envie uma mensagem para começar!