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Vou criar pipelines rag com langchain e OpenAI para o seu produto de IA
Maaz
5,0
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Sobre este Serviço
Tradução automática
Precisa de uma busca com IA que realmente entenda seus dados?
Eu crio pipelines RAG prontos para produção que transformam seus documentos em sistemas de IA inteligentes e conscientes do contexto para produtos SaaS.
Com mais de 25 aplicações de IA implantadas (120 mil+ usuários, 2x #1 no Product Hunt), eu me especializo em arquiteturas RAG que escalam. Seus usuários recebem respostas precisas, não respostas genéricas de IA.
O que você recebe:
- Pipeline RAG personalizado com embeddings OpenAI/Claude
- Configuração de banco de dados vetorial (Pinecone, Qdrant ou Weaviate)
- Ingestão de múltiplas fontes ( PDFs, bancos de dados, APIs, conteúdo web)
- Busca semântica com filtragem por metadados
- Otimização de consultas e cache de respostas
- Geração de citações para transparência das fontes
- Implementação com LangChain com arquitetura modular
- API pronta para produção com documentação completa
Stack tecnológico:
LangChain, APIs OpenAI/Claude, Pinecone/Qdrant, integração Next.js/React, Python/TypeScript, PostgreSQL com pgvector
Perfeito para:
Plataformas SaaS adicionando busca por IA, chatbots de suporte ao cliente com conhecimento da empresa, sistemas de Q&A de documentação, ferramentas de pesquisa com análise de artigos
Todo o código é limpo, comentado e de sua propriedade. Sem caixas pretas.
️Mensagem antes de fazer seu pedido!
Conheça mais sobre Maaz
Maaz
AI SaaS And RAG Systems Expert Nextjs MERN Stack LLM Integration
- A partir dePaquistão
- Membro desdejan. de 2023
- Última entrega1 ano
Idiomas
Inglês, Alemão, Espanhol, Francês
I'm a Full-Stack AI SaaS Engineer specializing in Next.js, MERN Stack, and LLM integration. With 25+ AI applications shipped and 120K+ users served, I build production-ready AI products that scale.
I develop multi-tenant SaaS platforms, RAG pipelines, AI voice agents, and real-time systems using Next.js, React, Node.js, PostgreSQL, MongoDB, and Redis. My AI stack includes OpenAI, Claude, LangChain, and vector databases for semantic search.
Delivered 2 products ranked #1 on Product Hunt. Clients trust me for clean architecture and fast delivery
Discuss your project before ordering.
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Perguntas frequentes
Tradução automática
O que é uma pipeline RAG e por que minha SaaS precisa de uma?
RAG (Retrieval Augmented Generation) conecta modelos de IA como GPT-4 aos seus dados. Em vez de respostas genéricas, os usuários recebem respostas precisas dos seus documentos e bancos de dados. Perfeito para chatbots de IA, busca semântica, perguntas e respostas de documentação e automação de suporte ao cliente usando LangChain e banco de vetores
Quais bancos de dados de vetores você suporta para sistemas RAG?
Suporto todos os principais bancos de dados de vetores: Pinecone (gerenciado, mais fácil), Qdrant (código aberto, alto desempenho), Weaviate (busca híbrida), Chroma (desenvolvimento local), pgvector (PostgreSQL) e Milvus (escala empresarial). Recomendo com base no seu orçamento, escala e infraestrutura durante a consulta de pré-encomenda.
Você consegue integrar RAG na minha aplicação Next.js, React ou Node.js?
Sim! Sou especializado em integração de RAG com Next.js, React e Node.js. Você recebe endpoints de API RESTful, respostas em streaming, suporte a TypeScript e hooks do React para uma integração fácil no frontend. Funciona com todos os frameworks modernos: Remix, SvelteKit, Nuxt, Astro. Inclui documentação completa da API e exemplos de código.
Quantos documentos seu pipeline RAG consegue processar?
Básico: 100 documentos (~5MB). Padrão: 500 documentos (~50MB). Premium: ilimitado com autoescalonamento. Suporta PDFs, Word, arquivos de texto, páginas web, Notion, Confluence, Google Docs, bancos de dados e APIs. Todos os pacotes incluem divisão de documentos, geração de embeddings e extração de metadados para busca otimizada.
Qual a diferença entre os pacotes RAG Básico, Padrão e Premium?
Básico: RAG simples com 1 fonte de dados, embeddings do OpenAI, configuração Pinecone. Padrão: 3 fontes, divisão personalizada, cache de consultas, filtragem de metadados, painel de monitoramento. Premium: mais de 5 fontes, ajuste fino de embeddings, busca híbrida, sincronização em tempo real, painel de administração, implantação incluída.
Quais modelos de LLM você integra para sistemas RAG?
Eu integro todos os principais LLMs: OpenAI (GPT-4, GPT-3.5-turbo), Anthropic Claude (Sonnet, Opus), Google (Gemini, PaLM), Cohere e modelos de código aberto (Llama, Mistral, Falcon). Todas as implementações usam LangChain para facilitar a troca de modelos. Recomendo com base na sua necessidade de precisão, orçamento e tempo de resposta.
O RAG pode trabalhar com dados em tempo real e atualizações ao vivo de banco de dados?
Sim! Os pacotes padrão e premium incluem sincronização de dados em tempo real. Eu implemento webhooks, gatilhos de banco de dados ou mecanismos de polling para atualizar automaticamente seu banco de dados de vetores quando os dados fonte mudam. Funciona com PostgreSQL, MongoDB, MySQL, APIs REST e ferramentas SaaS como Notion, Airtable ou Salesforce.
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gillmore783
Gana
I hired Maaz to customize my woocommerce store and he was up to the task. He is one of the web developers you may want to work with. I will be hiring him again.
Até US$ 50
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4 dias
Tempo
Útil?H 
happyworld2
Egito
It was great working with you guys. Very professional and friendly team. I will do more projects with you.
US$ 100-US$ 200
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4 semanas
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