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Eu vou construir chatbots rag para seus documentos
Keshav Sharma
Sobre este Serviço
Tradução automática
Eu crio chatbots RAG (geração aumentada por recuperação) personalizados que leem seus PDFs, site ou base de conhecimento e respondem perguntas com precisão, com citações, para que seus usuários ou equipe possam parar de procurar em arquivos.
O que você recebe:
- Chatbot IA baseado no seu próprio conteúdo
- Respostas com citações de fontes para reduzir alucinações
- Pipeline RAG com busca semântica e recuperação por vetores
- Integração com banco de dados de vetores Pinecone
- Integração com LangChain e API de LLM
- Interface de chat limpa ou widget de site embutível
- Código fonte completo e acesso de administrador
- Documentação de configuração e entrega
Posso criar assistentes de conhecimento IA para documentação, sites, dados internos de empresas, conteúdo de suporte, conhecimento de produtos e casos de uso personalizados.
Sou engenheiro de software com experiência prática na construção de sistemas RAG usando chunking semântico, embeddings, busca por vetores Pinecone, LangChain e APIs de LLM.
Me envie uma mensagem antes de fazer seu pedido com sua fonte de dados e caso de uso, assim posso recomendar a arquitetura e pacote certos.
Conheça mais sobre Keshav Sharma
Keshav Sharma
Software Developer
- A partir deÍndia
- Membro desdejan. de 2026
- Responde em aprox.:1 hora
Idiomas
Inglês, Hindi
I’m a Full-Stack Developer and Backend Engineer focused on building scalable web applications, APIs, and AI-powered solutions. I work with Node.js, TypeScript, Golang, React, Next.js, PostgreSQL, MongoDB, Redis, Docker, and cloud technologies. My experience includes REST APIs, microservices, ERP integrations, database migrations, real-time systems, and RAG-based AI solutions. I focus on clean code, scalable architecture, clear communication, and delivering reliable solutions that solve real business problems.
Tradução automática
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Perguntas frequentes
Tradução automática
O chatbot realmente vai responder com base nos meus dados?
Sim. Eu uso um pipeline RAG que busca informações relevantes nos seus documentos, site, base de conhecimento ou outras fontes de dados suportadas antes de gerar uma resposta. Citações de fontes também podem ser incluídas.
Vou receber o código fonte completo?
Sim. Você receberá o código fonte completo incluído no pacote escolhido. Pode hospedar, modificar e expandir o sistema de forma independente.
Que tipo de dado posso conectar?
Posso trabalhar com PDFs, arquivos DOCX, TXT e Markdown, conteúdo de sites, bases de conhecimento e algumas fontes de dados estruturados de negócios. Me envie uma mensagem antes de fazer seu pedido para confirmar sua fonte específica.
Quais tecnologias você usa?
Dependendo do projeto, posso usar LangChain, Pinecone ou outro banco de dados de vetores adequado, embeddings e APIs de LLM. A arquitetura final depende do tamanho dos seus dados e do caso de uso.
Custos de API de IA e hospedagem estão incluídos?
Não. Qualquer custo de API de LLM paga, banco de dados de vetores, nuvem ou hospedagem é pago diretamente por você ao provedor correspondente. Posso ajudar a estimar os custos de operação antes do desenvolvimento.
O chatbot pode ser integrado ao meu site?
Sim. Dependendo do pacote e do escopo do projeto, posso criar uma interface de chat autônoma ou um widget de chatbot embutível para seu site.
Você pode adicionar recursos de agente IA ou ações?
Sim. O chatbot pode ser expandido com chamadas de ferramentas ou ações agenticas, como chamadas de API, buscas em banco de dados, fluxos de reserva ou outras ações de negócio. Esses recursos requerem escopo separado.
O que você precisa de mim para começar?
Por favor, forneça sua fonte de dados ou arquivos de exemplo, os usuários pretendidos do chatbot, o caso de uso esperado, ambiente de implantação preferido e exemplos de perguntas importantes que o chatbot deve responder.
