Eu criarei profissionalmente uma base de conhecimento rag a partir dos seus documentos
Engenheiro de ML
Sobre este Serviço
Precisa transformar seus documentos em uma base de conhecimento confiável para uma aplicação de IA ou RAG?
Vou transformar seus documentos em uma base de conhecimento pronta para RAG extraindo, limpando, dividindo, gerando embeddings e armazenando seus dados em um banco de dados vetorial.
Como um Engenheiro de IA/ML especializado em IA Generativa, Retrieval-Augmented Generation (RAG), aplicações de LLM, embeddings e bancos de dados vetoriais, foco em criar dados estruturados e amigáveis para recuperação que possam ser integrados ao seu sistema de IA.
O que posso fazer por você:
Extrair e limpar texto de PDF, DOCX, TXT
Remover conteúdo desnecessário ou repetitivo
Dividir documentos em pedaços de texto otimizados
Configurar tamanho do pedaço e sobreposição de pedaços
Gerar embeddings vetoriais
Adicionar metadados úteis como fonte, ID do documento e ID do pedaço
Armazenar embeddings em ChromaDB, Qdrant ou outros bancos de dados vetoriais suportados
Criar uma base de conhecimento RAG estruturada e pronta para recuperação
Organizar dados para pipelines de LangChain e LLM
Realizar testes básicos de recuperação para verificar se sua base de conhecimento funciona corretamente
Ideal para:
Chatbots de IA
Aplicações RAG
Sistemas de Q&A de documentos
Bases de conhecimento de suporte ao cliente
Pesquisa
Perguntas frequentes
Tradução automática
Que tipos de documentos você consegue processar?
Posso trabalhar com PDF, DOCX, TXT, CSV, JSON, Markdown e outros formatos baseados em texto.
O que receberei após a conclusão do trabalho?
Dependendo do seu pacote, você pode receber um conjunto de dados pronto para RAG, embeddings gerados, metadados e um banco de dados vetorial configurado, como ChromaDB ou FAISS, prontos para serem integrados na sua aplicação de RAG ou LLM.
Quais bancos de dados vetoriais você suporta?
Posso trabalhar com bancos de dados vetoriais populares e armazenamentos vetoriais, incluindo ChromaDB, FAISS, Qdrant e Pinecone. A escolha pode ser baseada nas necessidades do seu projeto.
