Eu vou construir RAG avançado, graph RAG e agentic RAG com citações


Sobre este Serviço
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Ferramentas genéricas de "conversar com seus PDFs" não funcionam bem com dados complexos de empresas. Você precisa de RAG que lide com relacionamentos, perguntas multi-hop e consultas ambíguas.
Sou Junaid, um desenvolvedor full-stack baseado no Reino Unido. Crio sistemas avançados de RAG, gráficos e agentes — incluindo uma base de conhecimento multi-inquilino que está ao vivo no meu portfólio.
O que eu crio:
RAG avançado: recuperação híbrida (semântica + palavra-chave + reclassificação), reescrita de consultas, fusão de múltiplos documentos, citações de fontes com pontuações de confiança.
Graph RAG: extração de gráficos de conhecimento, recuperação consciente de entidades, raciocínio multi-hop sobre Neo4j ou gráficos na memória.
Agentic RAG: agentes IA que decidem o que recuperar, uso de ferramentas, loops de autocorreção via LangGraph.
Cada pedido inclui:
- Sistema pronto para produção, implantado e ativo
- Código fonte limpo, comentado, 100% seu
- Diagrama de arquitetura e guia de configuração
- Garantia de correção de bugs por 14 dias após a entrega
Tecnologias: Next.js, Node.js, FastAPI, OpenAI / Claude, LangChain, LangGraph, ChromaDB / Qdrant
Ideal para equipes de empresas, consultorias, startups de IA e qualquer um cujo documentação seja complexa demais para um RAG básico.
Envie uma mensagem com seu caso de uso + exemplos de documentos. Responderei com uma proposta de arquitetura em até 24 horas.
Conheça mais sobre Junaid
AI chatbots, RAG systems and MERN SaaS apps
- A partir deReino Unido
- Membro desdeout. de 2025
- Responde em aprox.:1 hora
Idiomas
Inglês
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Meu portfólio
Perguntas frequentes
Tradução automática
Qual a diferença entre RAG avançado, graph RAG e agentic RAG?
O RAG avançado melhora a busca com pesquisa híbrida e reclassificação. Modelos Graph RAG mapeiam as relações entre entidades para perguntas de múltiplos passos, como 'qual engenheiro trabalhou em qual projeto'. O Agentic RAG usa agentes de IA para decidir a busca e raciocinar em etapas. Vou escolher com base nos seus dados.
Qual tipo eu preciso?
Documentos independentes e consultas diretas → RAG avançado. Dados com relações (organogramas, produtos ligados a fornecedores) → Graph RAG. Consultas que precisam de raciocínio entre várias fontes → RAG agentic. Compartilhe exemplos de consultas e eu recomendarei o melhor.
Quais formatos de documento você suporta?
PDFs, Word, texto simples, Markdown, páginas HTML, exportações do Notion, exportações do Confluence, Google Docs (via exportação) e qualquer fonte com API.
Meus dados estão seguros?
Sim. Seus dados rodam em infraestrutura que você controla. Nenhum dado de treinamento é enviado para OpenAI / Anthropic para treinamento de modelos (apenas inferência). Posso implantar totalmente isolado usando modelos de código aberto (Llama, Mistral) mediante solicitação.
Você pode melhorar ou migrar uma implementação de RAG existente?
Sim — ofereço auditorias de arquitetura e migração como um complemento Premium. Envie seu repositório ou stack e eu farei um orçamento.

