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Vou construir um chatbot IA RAG sobre seus documentos, dados ou site
Jeffrey C
Sobre este Serviço
Tradução automática
Eu crio chatbots de recuperação aumentada (RAG) que respondem perguntas com base NO SEU conteúdo, como documentos, PDFs, uma base de conhecimento, um site ou um banco de dados, com citações reais de fontes, não ilusões. O bot busca os trechos relevantes antes de responder, mantendo as respostas fundamentadas nos seus dados.
Já criei um assistente de IA com memória persistente do zero: recuperação sobre um grafo de conhecimento com milhares de nós, injeção de contexto e orquestração Claude/OpenAI. Sei onde o RAG falha, como chunking ruim, recuperação fraca, sem avaliações e como manter as respostas precisas. Por trás disso: mais de 20 anos arquitetando sistemas empresariais (Fortune 500, defesa) e física de pós-graduação.
O que você recebe:
- Um chatbot fundamentado nos seus dados, com citações de fontes
- Chunking adequado, embeddings e um armazenamento vetorial (Pinecone, Chroma, pgvector, sua escolha)
- Claude ou OpenAI por trás
- Código limpo, documentado, que sua equipe pode administrar e expandir
- Conversa direta sobre o que o RAG pode e não pode fazer para seu caso
Me envie uma mensagem antes de fazer o pedido com o tipo de seus dados, volume aproximado e stack, e eu confirmarei o pacote ideal.
Conheça mais sobre Jeffrey C
Jeffrey C
AI Integration Engineer, LLM, RAG, Claude and OpenAI APIs, 25 Year Architect
- A partir deEstados Unidos
- Membro desdejul. de 2026
Idiomas
Inglês
I'm a physics-educated software engineer who builds LLM-integrated systems — RAG pipelines, agentic assistants, and Claude/OpenAI API integrations — on top of 25 years architecting enterprise-scale software (Fortune 500 insurance, defense). Recently I built a persistent-memory AI assistant from scratch: multi-agent, with a temporal knowledge graph, retrieval-augmented context, and Claude API orchestration. I bring production engineering judgment — CI/CD, DevSecOps, containerized delivery — so AI features actually ship and hold up. I'll tell you what's possible and what isn't, up front.
Tradução automática
Perguntas frequentes
Tradução automática
Que tipo de dados o chatbot pode usar?
PDFs, documentos Word/texto, um site, uma base de conhecimento, um banco de dados ou uma API. Envie-me um exemplo e confirmarei o que é viável.
Ele vai inventar coisas?
Não — ele busca os trechos relevantes reais dos seus dados antes de responder e cita fontes, mantendo-se fundamentado ao invés de criar ilusões.
Preciso de uma chave API?
Sim, sua própria chave Anthropic (Claude) ou OpenAI. Você mantém o controle do uso e da cobrança; eu nunca exponho ela.
Eu recebo o código-fonte?
Sim, em todos os pacotes — código limpo, documentado, que sua equipe pode administrar e expandir.
Qual banco de dados vetorial você usa?
Sua escolha — Pinecone, Chroma, pgvector ou outro. Vou recomendar um com base na sua escala e stack.
