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Vou construir um chatbot RAG personalizado e um agente de IA para você usando langchain e gpt4
Sou um cientista de dados com forte expertise em análise de dados, modelagem estatística e extração de insights acionáveis de conjuntos de dados complexos. Hábil no uso de abordagens orientadas a dado...
Sobre este Serviço
Construa um Chatbot RAG Inteligente & Agente de IA para seu negócio usando LangChain e GPT-4
Está cansado do ChatGPT dar respostas incorretas sobre seu negócio? Quer um chatbot treinado com seus próprios dados, como PDFs, documentos, sites ou bancos de dados? Você está no lugar certo.
Sou um Cientista de Dados Full Stack com ampla experiência em IA, Machine Learning e LLMs. Crio sistemas RAG (Retrieval-Augmented Generation) do mundo real e agentes de IA que entregam respostas precisas e contextuais para empresas.
O que eu ofereço:
- Chatbot RAG personalizado treinado com seus dados
- Agentes de IA para automatizar tarefas (email, busca, CRM)
- Pipeline avançado de LangChain com recuperação otimizada
- Chatbot com memória e raciocínio em múltiplas etapas
- Suporte para GPT-4, Claude, LLaMA e outros
Entrega Full Stack:
- Interface com Streamlit ou FastAPI
- API REST para integração
- Implantação pronta para Docker
- Código fonte limpo com documentação
Por que me escolher?
Uso chunking otimizado, busca híbrida, expansão de consultas e reclassificação para garantir que seu chatbot forneça respostas precisas e confiáveis.
- Você recebe:
- Código completo
- Guia de configuração
- Vídeo explicativo
Suporte após a entrega
Me envie uma mensagem antes de fazer seu pedido para uma consultoria gratuita e planejamento do projeto.
Frameworks:
PyTorch
Tipo de dados:
Texto
Linguagem de programação:
Python
Ferramentas:
fluxo tensor
APIs:
OpenAI
Outros serviços de Ciência de dados e ML que eu ofereço
Perguntas frequentes
Tradução automática
Q1: O que exatamente é RAG e por que meu negócio precisa disso?
RAG significa Retrieval Augmented Generation. Permite que um chatbot responda perguntas usando SEUS dados específicos — seus PDFs, site, catálogo de produtos, manuais ou banco de dados. O ChatGPT normal não conhece seu negócio. Um chatbot RAG conhece. Todo negócio que quer respostas precisas de IA precisa de RAG.
Q2: Quais fontes de dados você pode conectar ao chatbot?
Posso conectar a PDFs, documentos Word, arquivos Excel, sites/URLs, Notion, Google Drive, bancos de dados SQL, APIs e mais. Se seus dados existem em algum lugar, posso criar um sistema RAG em cima deles.
Q3: Qual LLM devo usar — GPT-4, Claude ou LLaMA?
GPT-4 é melhor para maior precisão e uso geral em negócios. Claude 3.5 é ideal para documentos muito longos e análises detalhadas. LLaMA ou DeepSeek são melhores se você quer implantação gratuita ou privada localmente. Durante a consultoria gratuita, vou recomendar a melhor opção para seu caso específico.
