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Vou construir uma pipeline RAG sobre seus documentos
Michael S.
Sobre este Serviço
Tradução automática
Um sistema RAG que retorna respostas incorretas com confiança é pior do que nenhum RAG. O trabalho está na segmentação, na qualidade da recuperação e nas citações, não em chamar uma API de embedding.
O que você recebe:
- Ingestão de documentos com segmentação que respeita a estrutura real dos seus documentos
- Uma loja de vetores configurada e indexada, com filtragem de metadados
- Recuperação com reranking, para que o trecho certo chegue ao modelo
- Respostas com citações de volta ao documento fonte
- Um pequeno conjunto de avaliação, para você medir a qualidade da recuperação ao invés de adivinhar
Eu lidero uma plataforma de IA SaaS há 1,5 anos com uma equipe de 9 a 11 pessoas usando a API da OpenAI, a API do Claude e LangChain, com 18 anos de experiência em engenharia de backend na infraestrutura.
Trabalho na Ucrânia no horário CET.
Envie-me uma amostra dos seus documentos e as perguntas que seus usuários farão. Eu te direi qual pacote se encaixa e sinalizarei qualquer coisa que não funcione bem antes de você fazer o pedido.
Conheça mais sobre Michael S.
Michael S.
CTO and AI Developer, 18 Years: LangChain, RAG, Voice AI, Python Backends
- A partir deUcrânia
- Membro desdefev. de 2023
- Responde em aprox.:1 hora
Idiomas
Russo, Ucraniano, Inglês, Alemão
I'm Michael, founder and CTO at Meduzzen, 18 years in backend and AI engineering. Most AI projects don't fail on the API call. They fail on latency, hallucination and cost once real users arrive. My team and I build the part that holds up: FastAPI backends, LangChain and RAG, Whisper and ElevenLabs voice, voice agent audits, n8n automation and full stack AI SaaS. Earlier, I worked on a 5G VoIP platform at Siemens, IoT security for WeWork, and blockchain threat detection at Cyvers. Send your repo or workflow and I will tell you honestly what it takes.
Tradução automática
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Perguntas frequentes
Tradução automática
1. Quais formatos de documento você suporta?
PDF, Word, HTML, exportações do Notion e texto simples. Envie-me uma amostra e eu confirmarei antes de você fazer o pedido.
2. Qual banco de dados de vetores você usa?
Pinecone, Weaviate, pgvector ou FAISS. Eu escolho por projeto com base na sua escala, orçamento e se você quer hospedagem própria.
3. O RAG pode rodar na minha própria infraestrutura?
Sim. Posso implantá-lo nos seus servidores com um modelo local, se seus dados não puderem sair do seu ambiente.
4. Como você garante que as respostas citam a fonte correta?
Cada resposta traz citações de volta ao documento fonte, e o reranking coloca o trecho certo na frente do modelo antes de responder.
5. Quantos documentos ele consegue processar?
Até 100 no pacote Basic, até 1.000 no Standard. Acima disso, configuro reindexação incremental no Premium, ou ajustamos como um pedido personalizado.
6. Você fornece uma avaliação da qualidade da recuperação?
Sim. Você recebe um pequeno conjunto de avaliação para medir se uma mudança melhorou ou piorou a recuperação, ao invés de adivinhar.
7. Você consegue conectar ao meu chatbot ou app existente?
Sim. Você tem um endpoint de consulta no Basic e um endpoint de chat no Standard, assim seu app pode chamá-lo diretamente.
