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Vou construir um chatbot RAG personalizado usando openia, pinecone e python


Sobre este Serviço
Tradução automática
Bem-vindo ao meu serviço profissional de desenvolvimento de IA!
Você quer desbloquear o valor oculto nos documentos, bancos de dados ou histórico de suporte ao cliente da sua empresa? Eu vou criar um chatbot RAG (Retrieval-Augmented Generation) personalizado e de alto desempenho, feito sob medida para as necessidades do seu negócio, usando OpenAI LLMs, Python e bancos de dados vetoriais avançados.
Ao invés de respostas genéricas de IA, seu chatbot responderá perguntas estritamente com base nos seus dados privados (PDFs, TXT, CSV ou bancos de dados SQL), com extrema precisão e mínimas alucinações.
O que posso fazer por você:
- Arquitetura completa de pipeline RAG: configuração de busca semântica usando LangChain ou LlamaIndex.
- Indexação de banco de dados vetorial: armazenamento eficiente de dados e gerenciamento de embeddings usando Pinecone ou ChromaDB.
- Integração com LLM: conexão com modelos de última geração (GPT-4, Claude) via APIs oficiais.
- Interfaces web interativas: implantação de frontend amigável usando Streamlit ou Gradio.
- Código limpo e documentado: scripts Python prontos para produção com comentários detalhados.
Por que trabalhar comigo?
Sendo um Engenheiro de Dados especializado, não escrevo apenas prompts de IA. Entendo como limpar, estruturar e otimizar seus pipelines de dados.
Conheça mais sobre Jonnathan R.
Transforming complex data into intelligent AI driven solutions
- A partir deCanadá
- Membro desdejan. de 2024
Idiomas
Espanhol, Inglês, Francês
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Perguntas frequentes
Tradução automática
Preciso fornecer minhas próprias chaves API do OpenAI e Pinecone?
Sim. Por motivos de segurança e desenvolvimento, você precisará fornecer suas próprias chaves API. Vou orientar você passo a passo sobre como gerá-las com segurança. Todos os custos de uso da plataforma são por conta do comprador.
Quais formatos de arquivo você suporta para o chatbot RAG?
Posso processar e indexar uma grande variedade de formatos, incluindo PDFs, TXT, CSV, JSON e Markdown, além de conexões diretas com bancos de dados SQL, dependendo do pacote que você escolher.

