Eu vou construir um chatbot de IA RAG usando langchain, LLM e banco de dados vetorial

Construa um chatbot de IA que possa entender seus PDFs, documentos ou base de conhecimento usando RAG (Geração Aumentada por Recuperação) e LLMs.

Vou desenvolver um chatbot de IA/RAG personalizado que recupera informações relevantes dos seus documentos e gera respostas precisas e contextualizadas.

O que posso criar

Chatbot de perguntas e respostas com PDFs e documentos

Chatbot de IA RAG personalizado

Assistente de base de conhecimento

Assistente de documentos médicos e de pesquisa

Chatbot de suporte ao cliente com IA

Pesquisa semântica e recuperação de documentos

Backend de IA com FastAPI

Interface de chatbot com Streamlit

Tecnologias

Python, LangChain, LLMs, Hugging Face, Sentence Transformers, Pinecone, ChromaDB, FAISS, FastAPI, Streamlit, APIs REST, Embeddings vetoriais

Como funciona

Extração de texto de documentos, fragmentação, embeddings, banco de dados vetorial, recuperação semântica, resposta de IA com LLM

O que você vai receber

Aplicação de IA RAG funcional

Processamento de documentos/PDF

Integração com LLM

Integração com banco de dados vetorial

Pipeline de embeddings e recuperação

API de backend

Interface de chat

Código Python limpo

Documentação de configuração

Posso personalizar o chatbot de acordo com seus documentos, requisitos de negócio e modelo de IA preferido.

Por favor, entre em contato antes de fazer o pedido para que eu possa entender suas necessidades e recomendar a solução certa