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Vou criar um site profissional com chatbot
Pranav Sharma
Sobre este Serviço
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E se o seu site pudesse responder instantaneamente a todas as perguntas dos visitantes - usando seus próprios documentos, FAQs e dados de produtos - 24/7 sem precisar de um humano?
Eu crio sites profissionais em Next.js com um IA chatbot personalizado integrado, alimentado por Retrieval-Augmented Generation (RAG) - ou seja, a IA é treinada com os seus dados de negócio reais, não conhecimento genérico da internet.
Essa é uma combinação rara: design de site refinado mais um IA chatbot funcional, entregues como um projeto completo.
- Site de negócios profissional construído em Next.js e Tailwind CSS
- IA chatbot personalizado embutido diretamente no site
- Pipeline RAG - chatbot treinado com seus PDFs, documentos ou FAQs
- Configuração de banco de dados vetorial (Supabase pgvector) incluída
- Respostas em IA em tempo real, alimentadas pelo seu LLM escolhido (é necessário chave de API)
- Responsivo para celular e de carregamento rápido
- Deploy nas suas contas Vercel e Supabase
Envie uma mensagem com o tipo do seu negócio e documentos
- Confirmarei o escopo e o prazo de entrega antes de você fazer o pedido.
Conheça mais sobre Pranav Sharma
Pranav Sharma
AI Developer and Web Designer
- A partir deÍndia
- Membro desdejan. de 2023
Idiomas
Hindi, Inglês
I'm Pranav, the self-certified C.I.D. (Coder. Innovator. Disruptor.) and the needle in the haystack. I build things most developers won't touch: production AI agents with real tool calling, RAG pipelines trained on your actual data, and cinematic websites that look like they cost $10K. All hand-coded. All fully yours.
Here's the scoreboard so far:
15+ AI-integrated websites and systems - built, deployed, live.
30+ RLHF and SFT AI training projects @ Outlier - I know AI models inside out.
100K+ monthly views across YouTube, Instagram and my websites.
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Meu portfólio
Perguntas frequentes
Tradução automática
O que é RAG e como ele difere de um chatbot normal?
RAG significa Retrieval-Augmented Generation. Em vez de depender do conhecimento genérico da IA, o chatbot busca informações específicas nos seus documentos carregados antes de gerar uma resposta. Isso significa que ele responde às perguntas usando seus dados reais - preços, políticas, detalhes de produtos, FAQs - não informações genéricas.
Que tipo de documentos o chatbot pode ser treinado para usar?
PDFs, arquivos de texto simples, documentos Word e exportações do Google Docs funcionam perfeitamente. Manuais de produtos, páginas de FAQ, bases de conhecimento, documentos legais e descrições de serviços são fontes comuns. Eu cuidarei do parsing e do processo de embedding para você.
Eu preciso pagar pelos custos da API de IA?
Sim, você fornece sua própria chave de API de qualquer provedor de LLM que escolher (OpenAI, Anthropic, Google, Groq, Mistral ou outros). Eu não cubro os custos de uso, mas ajudarei a configurar sua conta e estimar seu gasto mensal esperado com base no tráfego.
Qual tecnologia você usa?
Next.js 14, Tailwind CSS, Supabase com pgvector para o banco de dados vetorial, seu LLM escolhido via API, e o SDK de IA do Vercel para streaming de respostas. Totalmente codificado do zero - sem serviços de widget de chatbot de terceiros.
O que NÃO está incluído?
Redação para o site, design de logo, fotografia e registro de domínio não estão incluídos. Você precisará de uma conta gratuita na Supabase e uma conta gratuita na Vercel - eu configurarei ambas durante o projeto.
Como o chatbot fica atualizado se minhas informações mudarem?
Na camada Premium, incluo um painel de upload simples para administração, onde você pode adicionar ou substituir documentos sem mexer no código. Nas versões Basic e Standard, você me envia uma mensagem ou segue a documentação que fornecerei para reembedar o conteúdo atualizado.
Quem possui o código e os dados do chatbot?
Você possui 100% de tudo - o código fonte do site, o banco de dados vetorial (na sua conta da Supabase) e todos os documentos carregados. Não há taxas de plataforma, assinaturas comigo ou qualquer lock-in.
