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Vou construir uma pipeline RAG com langchain e pinecone
Ikram
Sobre este Serviço
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Pare de alimentar sua IA com respostas genéricas. Se seu chatbot não consegue responder perguntas a partir dos seus próprios documentos, base de conhecimento ou dados internos, ele não está atendendo seu negócio, apenas adivinhando. Eu construo pipelines de Retrieval-Augmented Generation (RAG) de nível de produção que transformam seus documentos brutos em um sistema de IA inteligente e consciente do contexto.
Já projetei e implementei sistemas RAG reais em grande escala, incluindo um assistente de IA de nível universitário que lida com centenas de perguntas de estudantes com tempos de resposta inferiores a um segundo. Minhas pipelines usam LangChain para orquestração, Pinecone para armazenamento de vetores e Groq ou OpenAI para inferência de LLM com cache LRU e busca assíncrona de dados para minimizar a latência.
Se você precisa consultar PDFs, raspar conteúdo do seu site, conectar a um banco de dados SQL ou ingerir centenas de documentos em uma base de conhecimento pesquisável, eu vou arquitetar toda a pipeline desde a ingestão de dados até o endpoint da API implantada. Isso não é um projeto de tutorial, é a mesma arquitetura que construo para clientes de produção.
O que você recebe: uma pipeline RAG totalmente funcional que busca o contexto relevante dos seus dados antes de gerar uma resposta. Isso significa menos alucinações, respostas mais específicas e precisas.
Conheça mais sobre Ikram
Ikram
AI Engineer
- A partir dePaquistão
- Membro desdejul. de 2026
- Responde em aprox.:1 hora
Idiomas
Inglês
AI Engineer & Full-Stack Developer with hands-on experience building real-world systems: RAG pipelines, agentic AI chatbots, computer vision (YOLO/CNN), and workflow automation using Playwright and LLMs. Full-stack skills across Python, Laravel, React, and Node.js let me handle both the AI layer and the product around it.
I've delivered university AI assistants, trading automation platforms, quiz-solving automation bots, and enterprise CMS systems. I care about clean, working code and hitting deadlines.
Tell me what you need built I'll tell you honestly if it's a fit and how I'd approach it
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Perguntas frequentes
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Quais fontes de dados você pode conectar à minha pipeline RAG?
Posso ingerir PDFs, documentos Word, arquivos de texto simples, URLs de sites (raspados), páginas do Notion, bancos de dados SQL e conjuntos de dados CSV/JSON. Para os pacotes Standard e Premium, posso combinar várias fontes em uma única base de conhecimento unificada.
Preciso da minha própria chave API do OpenAI ou Groq?
Sim, você precisará da sua própria chave API do provedor de LLM (OpenAI, Groq, Anthropic ou Hugging Face). Vou te orientar a obter uma se ainda não tiver. O custo das chamadas API costuma ser bem baixo para cargas de trabalho RAG.
Qual a diferença entre Básico e Padrão?
O pacote Basic lida com uma única fonte de dados, com chunking e recuperação simples. O Standard adiciona múltiplas fontes, chunking avançado (recursivo, semântico), cache para respostas mais rápidas, recuperação assíncrona e um frontend de widget de chat.
Isso pode se integrar ao meu site ou aplicação existentes?
Sim. O pacote Standard inclui um widget de chat simples, e o Premium oferece integração completa na sua aplicação via API. Trabalho com frontends em React, Next.js e JavaScript puro.
Quais opções de hospedagem/deploy estão disponíveis?
Posso implantar sua pipeline RAG na Render, Railway, AWS ou no seu próprio VPS. Para o Basic, forneço o código com instruções de configuração. Para o Standard e Premium, faço o deployment para você.
Quão precisas serão as respostas?
O RAG reduz significativamente as alucinações em comparação às chamadas diretas de LLM, pois cada resposta é fundamentada nos seus documentos recuperados. O pacote Premium adiciona reranking para melhorar ainda mais a relevância. No entanto, a precisão também depende da qualidade e estrutura dos seus documentos fonte.
