Eu vou construir um sistema RAG personalizado com banco de dados vetorial para seu app

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Mehedi
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Sobre este Serviço

Tradução automática

Chatbots normais inventam fatos. RAG não. Ele busca seus documentos primeiro, depois responde apenas com o que encontrou. Respostas reais, com fontes.


O QUE VOCÊ RECEBE

  • Chatbot treinado com seus PDFs, documentos ou banco de dados
  • Busca semântica que entende o significado
  • Embeddings vetoriais MongoDB Atlas, Pinecone, pgvector
  • Cache Redis para respostas rápidas
  • API REST que se encaixa em qualquer frontend
  • Configuração multi-tenant para SaaS
  • Código fonte completo, seu para sempre

Assistentes de conhecimento, bots de suporte, Q&A de documentos, recomendações de produtos, SaaS, recursos de IA


Node.js, TypeScript, React, Next.js, MongoDB, Vector Search, PostgreSQL, Redis, Docker, AWS, OpenAI, Claude & OpenRouter.


POR QUE EU

Engenheiro full stack, com mais de 3 anos em sistemas de produção. Já entreguei uma plataforma RAG ao vivo com busca vetorial, isolamento multi-tenant e tempo de resposta abaixo de 1,5s. Não estou aprendendo isso no seu projeto.


Me envie uma mensagem antes de pedir. Conte-me seus dados e seu objetivo. Vou te dizer honestamente qual pacote se encaixa ou se você nem precisa de RAG.

Conheça mais sobre Mehedi

Mehedi

Full Stack Software Engineer

  • A partir deBangladesh
  • Membro desdemai. de 2026
  • Responde em aprox.:1 hora
  • Idiomas

    Inglês
I am a Full Stack Software Engineer with 3+ years of experience building end-to-end web apps, RESTful APIs, and real-time features. I specialize in Node.js, Express.js, TypeScript, React, and Next.js, with a strong track record of leveraging AI-driven development to ship high-quality code quickly.

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