Vou construir seu chatbot rag, banco de dados vetorial e sistema de automação com IA

Oi, eu sou o Khem. Eu crio chatbots de IA e sistemas de automação que realmente conhecem seu negócio, usando Retrieval-Augmented Generation (RAG) e bancos de dados vetoriais, ao invés de um bot genérico que só adivinha ou inventa coisas com base em prompts.

Eu conecto seus documentos, APIs, bancos de dados e fluxos de trabalho em um assistente de IA que responde a partir dos seus dados reais, não apenas de dados de treinamento. Seja um chatbot de suporte embutido no seu site, uma ferramenta interna que responde perguntas com os documentos da sua empresa, ou uma pipeline de automação que conecta sua IA à lógica de negócios real (não só conversa), eu posso construir tudo do começo ao fim.

Com o que eu trabalho:

• Pipeline RAG: chunking, embeddings, recuperação, reranking
• Bancos de dados vetoriais Pinecone, pgvector, Weaviate, Chroma
• Integração com LLM: API OpenAI, API Claude/Anthropic, LangChain
• UI de chatbot & embeds: React, Next.js, widgets embutíveis
• Automação conectando sua IA a ações reais, não só conversa
• Backend: Node.js, PostgreSQL, AWS S3 para manipulação de documentos/arquivos

Trabalhos recentes:

• Lexa meu próprio construtor de chatbots RAG. Equipes sincronizam um repositório GitHub, fazem upload de PDFs ou apontam para um centro de ajuda; ele cuida do chunking, embeddings e configuração de tom/guardrail, e depois implanta como um script.