Vou construir pipelines RAG, chatbots LLM e agentes de IA para seus dados


Sobre este Serviço
Tradução automática
Precisa de um chatbot de IA ou sistema RAG construído com seus próprios dados, não uma solução genérica?
Eu crio pipelines RAG personalizados, chatbots de LLM e agentes de IA usando LangChain, LlamaIndex, OpenAI GPT, LLaMA e modelos HuggingFace. Seus dados permanecem totalmente privados, seu sistema funciona com precisão no seu conteúdo específico e fornece respostas fundamentadas na sua base de conhecimento real, não respostas inventadas de um modelo genérico.
O que eu construo:
- Pipelines RAG: perguntas e respostas em documentos PDF, CSVs, sites e bases de conhecimento internas
- Chatbots personalizados: assistentes específicos de domínio que respondem apenas com seus dados
- Fine-tuning de LLM: modelos ajustados usando LoRA e QLoRA no seu conjunto de dados
- Agentes de IA: fluxos de trabalho automatizados usando agentes LangChain e LlamaIndex
- Busca vetorial: busca semântica e recuperação usando ChromaDB, Pinecone ou FAISS
Pilha tecnológica:
- LLMs: OpenAI GPT, Claude, LLaMA, Mistral, Falcon, modelos de código aberto HuggingFace
- Frameworks: LangChain, LlamaIndex, HuggingFace Transformers, PEFT
- Bases de dados vetoriais: ChromaDB, Pinecone, FAISS, Weaviate
Cada pedido vem com código Python limpo, uma demonstração ao vivo e um walkthrough completo para que você possa executá-lo, entendê-lo e estendê-lo por conta própria.
Me envie uma mensagem com seu caso de uso e tipo de dado.
Conheça mais sobre Raju
Deep Learning Medical Image Analysis RAG LLM Time Series Analysis
- A partir deÍndia
- Membro desdeago. de 2024
- Responde em aprox.:1 hora
- Última entrega2 meses
Idiomas
Inglês, Telugu
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Perguntas frequentes
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Com quais formatos de dados você pode trabalhar?
PDF, CSV, Excel, Word, texto simples e sites. Se seu formato for diferente, é só me chamar que resolvemos.
Preciso de uma chave de API OpenAI?
Não necessariamente. Posso construir com OpenAI GPT, Claude ou modelos de código aberto como LLaMA e Mistral — sem custos contínuos de API, se preferir.
Qual é a diferença entre RAG e fine-tuning?
RAG busca respostas nos seus documentos na hora da consulta — ideal para bases de conhecimento grandes. Fine-tuning treina o modelo com seus dados diretamente — melhor para tom específico ou expertise de domínio. Vou recomendar a melhor abordagem para seu caso.
O chatbot pode ser implantado como uma aplicação web ou API?
Sim — os pacotes Padrão e Premium incluem código pronto para implantação com interface FastAPI ou Streamlit, para você colocar no ar rapidinho.
Meus dados ficarão privados?
Sim. Seus dados são usados somente para seu projeto, nunca compartilhados ou armazenados após a entrega. Trabalho sob NDA, se precisar.
Não tenho certeza de qual pacote é o ideal. O que faço?
Me envie uma mensagem com seu caso de uso, tipo de dado e objetivo — vou recomendar o pacote e escopo certos antes de você gastar qualquer coisa.
