Vou construir chatbots de IA personalizados


Sobre este Serviço
Tradução automática
O ChatGPT genérico não conhece seu negócio. Um chatbot RAG
faz isso porque busca nos seus documentos,
políticas, produtos e dados antes de responder.
Esta é uma engenharia real de RAG, não uma solução sem código:
Pipeline de ingestão de documentos ( PDFs, Word, páginas web,
bancos de dados, Notion, Confluence, Google Drive)
Estratégia inteligente de chunking e embedding (a maioria dos construtores
fazem isso errado)
Banco de vetores: Pinecone, Weaviate, pgvector ou
Chroma, dependendo da sua stack
Pesquisa híbrida (semântica + palavra-chave) para melhor recall
Re-ranking para precisão nos melhores chunks, não apenas
chunks semelhantes
Citações para que os usuários possam verificar cada resposta
Memória da conversa
Implantação em produção com monitoramento
Perfeito para:
Chatbots de suporte ao cliente baseados na sua documentação de ajuda
Assistentes de conhecimento interno para RH, TI, políticas
Perguntas e respostas de produto para e-commerce
Chatbots de documentação técnica
Minha experiência: IA empresarial e arquitetura de soluções
nos setores de aviação, saúde e indústria.
Me envie uma mensagem primeiro se seu caso de uso estiver em território regulado.
Envie uma descrição do seu caso de uso e uma estimativa do número de documentos. Responderei em algumas horas com viabilidade, abordagem e escopo.
Conheça mais sobre Kairo
AI, Solution Architecture and Full Stack engineering
- A partir deCanadá
- Membro desdeabr. de 2026
- Responde em aprox.:1 hora
Idiomas
Inglês, Hindi
Tradução automática
Perguntas frequentes
Tradução automática
Como isso é diferente de um construtor de chatbot sem código como Chatbase ou CustomGPT?
Essas ferramentas são boas para um protótipo rápido, mas não oferecem controle sobre chunking, estratégia de recuperação ou citações. A precisão atinge um platô rapidamente em casos de uso reais. O que eu construo é um sistema RAG de verdade, onde cada camada — ingestão, chunking, embedding, recuperação, re-ranking, geração — é ajustada para o seu objetivo.
Quais formatos de arquivo você consegue ingerir?
PDFs, Word, texto simples, markdown, HTML, páginas web via crawling, Notion, Confluence, Google Drive, Dropbox e APIs ou bancos de dados personalizados. Me diga o que você tem e eu confirmo durante o escopo.
Como você lida com atualizações de documentos?
O pacote Basic é uma ingestão única. Os pacotes Standard e Premium incluem sincronização incremental — novos documentos podem ser adicionados por você, e o pacote Premium inclui uma pipeline de atualização agendada para manter a base de conhecimento sempre atualizada automaticamente.
Quem paga pelos custos da API do LLM e hospedagem do banco de vetores?
Você, usando suas próprias contas (OpenAI, Anthropic, Pinecone, etc.). Vou ajudar a estimar os custos mensais antes de começarmos. Para implantações menores, opções self-hosted (pgvector, Chroma) eliminam totalmente os custos do banco de vetores.
Posso integrar isso ao Slack, Intercom ou ao meu site existente?
Sim. O entregável é um endpoint de API, que se conecta a qualquer frontend — Slack, Intercom, Zendesk, seu próprio site ou uma UI personalizada. O pacote Premium inclui branding na UI, se necessário.

