Vou criar um chatbot de IA com rag para seus documentos usando langchain e OpenAI

A maioria das empresas tem uma documentação excelente que ninguém consegue pesquisar. Eu crio chatbots RAG (retrieval-augmented generation) que respondem perguntas a partir DOS SEUS documentos, com citações de volta à seção de origem para que os usuários possam verificar cada resposta.

Eu não apenas conecto uma API, eu avalio a qualidade da recuperação. Em meu próprio estudo de caso publicado, a segmentação fixa e ingênua de tamanho constante recuperou a seção correta em apenas 34% das perguntas de teste. Após mudar para segmentos de 300 caracteres com sobreposição, com consciência de seção, a recuperação atingiu 100% em um conjunto de avaliação com 32 perguntas. Essa etapa de ajuste é o que diferencia uma demonstração de algo que você pode confiar.

O que você recebe:

• Pipeline completo: análise de documentos, segmentação inteligente, embeddings, busca por vetor
• Prompting fundamentado para que as respostas permaneçam fiéis ao seu conteúdo
• Uma ferramenta de avaliação que você pode rodar novamente com suas próprias perguntas
• Uma interface funcional (Gradio/Streamlit) que sua equipe pode testar imediatamente

Eu trabalho com Python usando LangChain, OpenAI e modelos de embedding de código aberto (seus dados nunca precisam sair da sua infraestrutura, se a privacidade for importante).

Envie uma mensagem com o tipo de documento e o caso de uso antes de fazer o pedido. Vou te dizer honestamente se o RAG é a melhor opção.