Vou construir um chatbot RAG em Python para seus documentos

Você está procurando conectar seus documentos privados da empresa, PDFs ou bancos de dados a modelos de IA personalizados como GPT-4, Claude ou Llama? Você está no lugar certo! Sou desenvolvedor Python especializado em criar pipelines de Retrieval-Augmented Generation (RAG) de produção e sistemas autônomos de IA sob medida para seu fluxo de trabalho exato. ### O que eu ofereço: Carregadores de documentos personalizados: extrair e limpar dados de PDFs, CSVs, Notion ou bancos de dados SQL. Busca vetorial avançada: recuperação híbrida (BM25 + Dense) com reclassificação Cohere/BGE para máxima precisão. Configuração de DB vetorial: integração com Pinecone, ChromaDB, Qdrant, PGVector ou Milvus. Sistemas multiagente: agentes de IA autônomos usando LangChain, LlamaIndex ou CrewAI. Demonstração de UI e backend: front-ends interativos em Streamlit/Gradio ou integração com FastAPI. ### Por que trabalhar comigo? Código Python limpo, modular e bem documentado. Roteamento de tokens com custo otimizado para manter as taxas de API do LLM baixas. Opções de privacidade para implantar RAG 100% offline local usando Ollama.