Eu vou criar um chatbot RAG personalizado com langchain e chromadb

Vou construir um chatbot de Geração Aumentada por Recuperação (RAG) personalizado que consegue entender seus documentos, recuperar informações relevantes e gerar respostas contextuais usando tecnologia moderna de LLM.

Sou um Engenheiro de IA/ML com experiência prática na construção de sistemas RAG usando LangChain, ChromaDB, FastAPI, embeddings, busca vetorial e LLMs.

O que posso criar

• Chat com PDF / documento
• Chatbot de base de conhecimento de IA personalizado
• Sistemas de busca semântica
• Geração Aumentada por Recuperação (RAG)
• Sistemas de Q&A com documentos
• ️ Bases de conhecimento com múltiplos documentos
• Pipeline RAG com LangChain
• ️ Integração com ChromaDB / banco de dados vetorial
• Backends de IA com FastAPI
• Integração de LLM e API
• Aplicações de IA em Docker
• ️ Implantação na AWS

O pipeline RAG pode incluir

Extração de texto de documentos, fragmentação, embeddings, busca em banco de dados vetorial, recuperação, resposta com consciência de contexto do LLM

Posso personalizar o pipeline de acordo com seus dados, requisitos da aplicação e fluxo de trabalho esperado do usuário.

Tecnologias

Python | LangChain | ChromaDB | RAG | LLMs | Embeddings | Busca vetorial | FastAPI | Docker | AWS

Por que trabalhar comigo?

Formação em engenharia de IA/ML

Experiência real no desenvolvimento de RAG

Experiência com LangChain + ChromaDB

Desenvolvimento de backend com FastAPI

Busca vetorial e embeddings