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Vou construir um sistema de busca e resposta a perguntas com IA baseado em rag
Mobeen R
Sobre este Serviço
Tradução automática
Vou criar um sistema personalizado de busca e resposta a perguntas com IA baseado em RAG que permite aos usuários pesquisar documentos, artigos, bases de conhecimento ou outros dados usando linguagem natural e receber respostas relevantes e contextuais de IA.
O que posso construir:
- Pipeline RAG (Retrieval-Augmented Generation)
- Busca semântica usando embeddings de IA
- Integração com banco de dados vetorial
- Resposta a perguntas com IA
- Integração com LLM/API
- Busca em documentos e bases de conhecimento
- Resumos gerados por IA
- Aplicação web em Python/Flask
- Processamento de documentos com LangChain
- Interface personalizada de busca e Q&A
Seu sistema pode ser projetado para PDFs, documentos, artigos, sites, FAQs, conteúdo de pesquisa, bases de conhecimento de empresas e outros dados estruturados ou não estruturados.
As tecnologias podem incluir: Python, Flask, LangChain, Sentence Transformers, ChromaDB, Hugging Face e APIs de LLM, dependendo de suas necessidades.
Você receberá código-fonte funcional e uma solução de busca/Q&A com IA baseada no pacote escolhido.
Por favor, entre em contato comigo antes de fazer o pedido se você tiver uma necessidade complexa ou personalizada.
Conheça mais sobre Mobeen R
Mobeen R
Python Developer
- A partir dePaquistão
- Membro desdeset. de 2026
- Responde em aprox.:1 hora
Idiomas
Urdu, Inglês
I am a results-driven Bachelor of Science in Information Technology graduate with hands-on experience in developing scalable web applications and data-driven solutions using Python, Flask, and MongoDB. I am proficient in designing full-stack systems, including REST APIs, semantic search, and Retrieval-Augmented Generation (RAG) workflows.
Tradução automática
Perguntas frequentes
Tradução automática
O que é um sistema de IA baseado em RAG?
RAG significa Retrieval-Augmented Generation. Permite que um sistema de IA recupere informações relevantes dos seus dados e use essas informações para gerar respostas contextuais.
Que tipo de dado você pode usar com RAG?
Posso trabalhar com documentos, PDFs, artigos, FAQs, bases de conhecimento, conteúdo de sites, material de pesquisa e outros dados estruturados ou não estruturados, dependendo dos requisitos do projeto.
Você pode integrar um LLM na minha aplicação existente?
Sim. Posso integrar um LLM ou uma API de IA compatível em uma aplicação existente e conectá-la ao pipeline de recuperação.
Você pode construir uma busca semântica?
Sim. Posso implementar busca semântica baseada em embeddings para que os usuários possam pesquisar seus dados usando linguagem natural, ao invés de depender apenas de correspondência exata de palavras-chave.
Você consegue integrar um banco de dados vetorial?
Sim. Posso integrar um banco de dados vetorial adequado, como ChromaDB ou outra solução compatível, dependendo dos requisitos do seu projeto.
Você pode construir o sistema usando Python?
Sim. Python pode ser usado para o backend, processamento de documentos, pipeline de recuperação, embeddings e integração com LLM.
Você consegue trabalhar com uma aplicação existente?
Sim. Posso integrar a funcionalidade de busca RAG e Q&A em uma aplicação existente após revisar sua stack tecnológica atual e estrutura.
Você fornece o código-fonte?
Sim. O código fonte está incluído de acordo com o pacote selecionado.
Você consegue criar uma interface de usuário personalizada?
Sim. Interfaces web personalizadas podem ser incluídas dependendo do pacote selecionado e dos requisitos do projeto.
Devo entrar em contato com você antes de fazer um pedido?
Para projetos complexos, integrações personalizadas ou aplicações existentes, sim. Por favor, envie seus requisitos e detalhes dos dados primeiro para que o pacote adequado ou uma oferta personalizada possa ser selecionada.
