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Vou construir um chatbot RAG com seus documentos e dados
Vj W
Sobre este Serviço
Tradução automática
Precisa de respostas precisas dos seus documentos sem precisar procurar manualmente em cada arquivo?
Vou criar um chatbot RAG focado ou um assistente de conhecimento que recupera evidências relevantes dos seus documentos aprovados e gera respostas com citações de fontes.
Casos de uso incluem assistentes de conhecimento interno, busca de políticas, análise de documentos, documentação técnica, bases de conhecimento de suporte ao cliente e bibliotecas de referência.
Sua entrega pode incluir ingestão de documentos, segmentação, embeddings, busca vetorial, lógica de recuperação, citações, avaliação, integração de API, interface simples, código fonte e documentação.
Tenho 10 anos de experiência em engenharia de dados, ciência de dados, aprendizado de máquina e IA empresarial. Eu projeto RAG em torno de evidências, avaliação, limites de acesso e limitações documentadas, não confiança não suportada do modelo.
Os pacotes cobrem contagens de documentos definidas, tipos de fontes e integrações. APIs pagas, hospedagem, OCR complexo, certificação de segurança e trabalho de frontend não relacionado estão excluídos, a menos que adicionados por uma oferta personalizada.
Por favor, envie uma mensagem antes de fazer o pedido para confirmar tipos de arquivo, volume, regras de acesso, integrações e critérios de sucesso.
Conheça mais sobre Vj W
Vj W
FullStack Agentic AI Agentic Systems Design and Automation, MLOps
- A partir deEstados Unidos
- Membro desdejan. de 2025
- Responde em aprox.:2 horas
Idiomas
Inglês, Hindi
Full-Stack AI/ML Engineer and Applied Statistician with 10 years across data, ML, and enterprise AI. I build agentic workflows, RAG systems, predictive models, data pipelines, APIs, and internal tools.
My work spans banking & finance, retail, and infrastructure, transportation, and logistics.
I turn complex problems into production-ready systems with clear scope, trade-offs, and measurable outcomes.
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Perguntas frequentes
Tradução automática
Quais formatos de documento você pode usar?
Posso trabalhar com PDFs baseados em texto, DOCX, TXT, Markdown, CSV, HTML e dados estruturados quando fornecidos legalmente pelo comprador. PDFs digitalizados, tabelas complexas, escrita manual, imagens e formatos incomuns podem exigir OCR ou pré-processamento personalizado.
O chatbot fornecerá citações de fontes?
Sim. Cada pacote inclui referências de fontes apropriadas à estrutura do documento disponível. A granularidade da citação pode incluir identificadores de documento, página, seção ou segmento, dependendo da qualidade da extração e dos metadados da fonte.
Você pode garantir que cada resposta esteja correta?
Nenhum desenvolvedor responsável pode garantir saídas perfeitas de LLMs. Reduzo o risco por meio de fundamentação na recuperação, perguntas de teste, verificações de citação, comportamento de recusa, controles de acesso e limitações documentadas.
Quais modelos e bancos de dados vetoriais você suporta?
Dependendo dos requisitos, posso usar modelos compatíveis com OpenAI, LangChain, FAISS, Chroma, PostgreSQL/pgvector, Pinecone ou outra plataforma aprovada. A escolha final depende do volume de dados, privacidade, custo e necessidades de implantação.
Custos de API e hospedagem estão incluídos?
Não. O desenvolvimento está incluído; uso de modelos, embeddings, OCR, bancos de dados, hospedagem na nuvem e assinaturas de terceiros são pagos diretamente pelo comprador.
Você pode conectar o assistente à minha aplicação?
Sim. Os planos Standard e Premium podem incluir integrações de API ou de aplicação definidas. Autenticação, plataformas proprietárias, APIs não documentadas e trabalho de frontend complexo podem exigir uma oferta personalizada.
Meus dados serão mantidos confidenciais?
Uso os dados fornecidos apenas para o projeto acordado e não publico conteúdo de clientes. Os compradores devem ter permissão para compartilhá-los. Não envie senhas, chaves de API ou segredos de produção através dos requisitos do pedido.
O que conta como uma revisão?
Uma revisão corrige o sistema acordado quando ele não atende aos requisitos documentados. Novas coleções de documentos, integrações, fluxos de trabalho, recursos de interface ou objetivos alterados são escopo adicional.
