Vou construir automação de IA com pipeline rag

ChatGPT não conhece seu negócio. Seus documentos internos, SOPs, manuais de produtos, tickets antigos, nada disso está no modelo. RAG (Retrieval-Augmented Generation) resolve isso ao permitir que a IA pesquise seus documentos antes de responder.

Eu construo pipelines RAG que são fundamentados, precisos e prontos para produção, não projetos de demonstração. Já criei e implementei um sistema RAG ao vivo que lida com 4050 tickets de TI por dia, com 98-99% de precisão na classificação, em uma grande empresa de telecomunicações.

O que vou criar para você:

Ingestão dos seus documentos (PDF, Word, Excel, texto, CSV)

Divisão e incorporação usando modelos de sentence-transformer

Armazenamento dos vetores no FAISS ou em um banco de dados de vetores de sua escolha

Construção de uma camada de recuperação que encontra o contexto certo

Alimentar o contexto recuperado no GPT-4, Claude ou seu LLM de preferência

Retornar respostas estruturadas, fundamentadas, e não alucinações

Perfis ideais para esse serviço:

Bot de perguntas e respostas para base de conhecimento interno

Bot de suporte ao cliente treinado com seus documentos de produto

Assistente de helpdesk de TI ou política de RH

Qualquer chatbot que precise conhecer seus dados específicos

Todas as pipelines são construídas em Python. Também faço testes de alucinação e falhas na recuperação antes da entrega.

Me envie uma mensagem com o tipo de documento e o caso de uso, que farei uma estimativa rápida.