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Eu vou construir um chatbot RAG personalizado para seus documentos e dados de negócios
Hilal A.
Sobre este Serviço
Tradução automática
Você precisa de um chatbot de IA que responde perguntas usando seus próprios documentos ou conhecimentos do seu negócio?
Vou criar uma aplicação de Geração Aumentada por Recuperação personalizada que busca informações relevantes nas suas fontes de dados aprovadas antes de gerar uma resposta.
Dependendo do pacote escolhido, a solução pode incluir:
- Processamento de PDF, TXT e Markdown
- Divisão de texto e embeddings
- Recuperação semântica
- Qdrant, ChromaDB ou FAISS
- Referências às fontes
- Endpoints FastAPI
- Interface Streamlit
- Configuração Docker
- Testes de recuperação e avaliação RAG
- Documentação técnica
Trabalho com Python, LangChain, LangGraph, Qdrant, ChromaDB, FAISS, FastAPI, Streamlit, Ollama e APIs de LLM compatíveis.
Não há garantia de que um sistema RAG seja totalmente livre de alucinações. Posso adicionar referências às fontes, comportamento de insuficiência de contexto e avaliação para melhorar a confiabilidade.
Uso de API, hospedagem na nuvem e assinaturas de terceiros não estão incluídos.
Por favor, entre em contato comigo antes de fazer o pedido para que eu possa revisar seus documentos, o comportamento esperado e o ambiente alvo.
Conheça mais sobre Hilal A.
Hilal A.
AI Engineer for RAG AI Agents and MLOps
- A partir deTurquia
- Membro desdenov. de 2024
- Responde em aprox.:1 hora
Idiomas
Turco, Inglês
Hi, I'm Hilal, an AI/ML Engineer specializing in RAG, AI agents, LLM applications and MLOps. I build reliable AI systems with Python, FastAPI, LangGraph, LangChain, Qdrant, Docker and Kubernetes. I can help with RAG pipelines, multi-agent workflows, LLM integrations, evaluation, observability, API development, deployment and data pipeline optimization. I focus on maintainable code, clear documentation and practical solutions that work beyond the prototype stage. Message me to discuss your project.
Tradução automática
Perguntas frequentes
Tradução automática
O que é um chatbot RAG?
Um chatbot RAG busca informações relevantes na sua própria fonte de conhecimento e fornece esse contexto a um modelo de linguagem antes de gerar uma resposta.
O chatbot pode mostrar suas fontes?
Sim. Os pacotes Standard e Premium podem incluir nomes de documentos, referências ou trechos relevantes de fontes.
Quais formatos de arquivo você pode usar?
Formatos comuns incluem PDF, TXT, Markdown e texto estruturado. Por favor, envie exemplos de arquivos antes de fazer o pedido se o formato for incomum.
O preço inclui custos da API de LLM?
Não. APIs de modelos externos, serviços de hospedagem e bancos de dados pagos são pagos pelo cliente.
Você consegue fazer a implantação da aplicação?
Os pacotes Standard e Premium incluem configuração Docker pronta para implantação. A implantação na nuvem deve ser acordada separadamente com base na plataforma de destino.
Você pode usar um modelo local?
Sim. Ollama ou outra configuração local compatível pode ser usada quando for adequada para o projeto e infraestrutura disponível.
O chatbot será completamente livre de alucinações?
Nenhum sistema de LLM pode garantir estar completamente livre de alucinações. Posso adicionar controles de fundamentação, referências de fontes e avaliação para reduzir e monitorar o risco.
