Vou criar seu sistema de chatbot rag ou Q&A de documentos

O motor Docs Q&A transforma documentação estática em uma base de conhecimento interativa e conversacional. Permite que os usuários façam upload de documentos PDF complexos e recebam respostas instantâneas, contextuais, para perguntas em linguagem natural, baseadas estritamente no texto enviado.

Como funciona nos bastidores

• Análise de Documentos e Extração de Texto: Utiliza pypdf para extrair e limpar dados de texto de layouts de documentos com várias páginas de forma programática.
• Análise Semântica e Recuperação de Conhecimento: (Projetado para futuras expansões RAG/Vector) Usa processamento leve de texto para lidar com blocos de conteúdo de forma fluida antes de enviar o contexto ao modelo de IA.
• Orquestração de LLMs Contextuais: Integra com a Google Gemini API (google-genai / google-generativeai) usando engenharia avançada de prompts para garantir que as respostas estejam factual e firmemente ancoradas ao material fonte enviado, reduzindo alucinações da IA.
• Comunicação Assíncrona: Gerenciada via endpoints FastAPI, permitindo que a interface de usuário lide com uploads de arquivos e formatos de streaming de dados sem bloquear a interação.