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Vou construir um chatbot de IA personalizado e aplicação web rag
Abdullah A
Sobre este Serviço
Tradução automática
Precisa de um assistente de IA que responda estritamente com base nos seus dados de negócio, manuais ou currículo específico, sem inventar fatos? Você precisa de um sistema de Geração Aumentada por Recuperação (RAG).
Eu crio chatbots de IA personalizados, fundamentados em documentos, e aplicações web Next.js feitas sob medida para seus dados exatos. Em vez de adivinhar, essa arquitetura busca nos seus documentos reais, cita fontes exatas e se recusa explicitamente a responder se a informação estiver ausente do seu corpus.
O que entrego:
- IA Estritamente Fundamentada: respostas de alta precisão geradas exclusivamente a partir dos seus arquivos carregados (PDFs, textos, CSV).
- Banco de Dados de Pesquisa por Vetores: recuperação rápida e semântica de dados usando Supabase pgvector e modelos de embedding de primeira linha.
- Diretrizes de Confiança: lógica de backend personalizada que evita alucinações da IA bloqueando perguntas fora do escopo.
- Aplicação Web Full-Stack: frontend responsivo em Next.js com histórico de chat, ingestão de arquivos e autenticação segura de usuários.
- UI Multimodal: integração de voz para texto (Whisper) para interação conversacional fluida.
Vamos conversar sobre o escopo do seu projeto! Envie uma mensagem antes de fazer o pedido para alinharmos a melhor arquitetura para seu SaaS.
Conheça mais sobre Abdullah A
Abdullah A
Software Engineer
- A partir dePaquistão
- Membro desdeset. de 2026
Idiomas
Inglês
I’m a full-stack developer and startup co-founder specializing in Next.js, React, Python, and Django. While currently completing my university degree, I actively build robust SaaS applications—from AI-powered educational tools (RAG) to complex, multi-tenant management systems. I focus on creating clean, intuitive user interfaces backed by scalable architectures. Whether you need a custom web app, seamless AI integration, or a high-performance backend, I bring real-world startup experience and a meticulous eye for detail to your project. Let's build something exceptional.
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Perguntas frequentes
Tradução automática
Que tipos de documentos ou dados posso usar para fundamentar a IA?
Você pode usar PDFs, TXT, CSV, DOCX ou conexões diretas com banco de dados. O sistema extrai, divide e indexa seu conteúdo em embeddings de vetor para recuperação rápida e contextualizada.
Como você evita que a IA alucine ou adivinhe?
Uma diretriz de confiança personalizada avalia a pontuação de recuperação de vetor antes de enviar os dados ao modelo de linguagem. Se seus documentos não contiverem informações relevantes para a pergunta do usuário, o sistema bloqueia a chamada ao LLM e informa que o tópico não é coberto.
Qual tecnologia seu aplicativo usará?
A stack principal inclui Next.js (React), TypeScript e Tailwind CSS para a aplicação web, com Supabase (PostgreSQL & pgvector) cuidando da autenticação e armazenamento de vetores. O processamento de IA depende de modelos como Google Gemini, API da OpenAI ou Anthropic Claude, combinados com Jina AI ou embeddings da OpenAI.
Vou receber o código fonte completo?
Sim. Cada pacote inclui propriedade total do código fonte, estrutura limpa do repositório e instruções para que você possa hospedar, executar e escalar a aplicação de forma independente.
Preciso fornecer minhas próprias chaves de API e hospedagem?
Sim. Você precisará de suas próprias contas/chaves para serviços como OpenAI ou Gemini, e serviços de banco de dados/host como Supabase e Vercel. Orientações de configuração são fornecidas para ajudar a configurar suas chaves de ambiente sem problemas.
