Vou construir um chatbot rag personalizado usando langchain e banco de dados vetorial para seu documento

Cansado de procurar manualmente por centenas de páginas para encontrar respostas? Vou criar um chatbot RAG (Geração Aumentada por Recuperação) pronto para produção que permite conversar com seus próprios documentos PDFs, arquivos Word, bases de conhecimento ou qualquer dado de texto.

O que você recebe:

• Pipeline de ingestão de documentos com chunking e embedding
• Configuração de banco de dados vetorial (Pinecone, Weaviate ou Chroma)
• Integração com LLM (OpenAI, Claude ou AWS Bedrock)
• Backend FastAPI com endpoints REST limpos
• Memória de conversa para perguntas de acompanhamento

Por que trabalhar comigo: Sou um Engenheiro Sênior de IA com mais de 5 anos de experiência em Python. Já criei sistemas RAG que melhoraram a precisão de recuperação em 40% em conjuntos de dados de escala empresarial. Cada entrega é de nível de produção, não apenas uma demonstração em notebook.

Minha stack: LangChain · LlamaIndex · FastAPI · PostgreSQL · AWS · Docker

Pacotes de uma olhada:

• Basic ($75) RAG de um único documento com endpoint API, até 50 páginas
• Standard ($150) RAG multi-documento + memória + interface Streamlit
• Premium ($300) Sistema completo com RBAC, cache semântico, implantação na AWS

Me envie uma mensagem antes de fazer o pedido se tiver um caso de uso específico, ficarei feliz em confirmar se encaixa antes de você comprar.