Vou construir uma pipeline RAG personalizada com seus dados usando LLMs


Sobre este Serviço
Tradução automática
Transforme seus documentos em um chatbot inteligente de IA com um sistema RAG (Retrieval-Augmented Generation) personalizado.
IA genérica não conhece seus dados específicos de negócio. Eu crio pipelines RAG prontas para produção conectando sua base de conhecimento privada aos LLMs para que seu assistente responda com precisão, cite fontes reais e nunca tenha alucinações.
O que eu projeto e construo:
- Ingestão de Documentos: PDFs, CSVs, sites, Notion, Google Drive
- Configuração de Banco de Dados Vetorial: Pinecone, Qdrant, ChromaDB, Weaviate, Supabase pgvector
- Recuperação Inteligente: Embeddings, busca híbrida e reclassificação com Cohere para máxima precisão
- Integração com LLM: OpenAI GPT, Anthropic Claude, Google Gemini ou modelos auto-hospedados (Ollama)
- Automação n8n: Fluxos de trabalho de sincronização automática para manter sua base de conhecimento sempre atualizada
- Engenharia de Prompt: Regras para respostas fundamentadas, com citações
- Implantação: endpoints de API, webhooks ou integrações de mensagens (Slack, WhatsApp)
Perfeito para:
- Chatbots de suporte ao cliente
- Bases de conhecimento internas de empresas
- Ferramentas de Q&A e pesquisa em documentos
Eu construo e gerencio infraestrutura de IA auto-hospedada e fluxos de trabalho n8n diariamente — isso não é teoria, é meu toolkit exato.
Conheça mais sobre Mubashir S
AI Engineer Automation Specialist n8n Python Expert
- A partir dePaquistão
- Membro desdemar. de 2026
Idiomas
Urdu, Inglês
Tradução automática
Perguntas frequentes
Tradução automática
Você consegue lidar com grandes conjuntos de dados (mais de 10.000 documentos)?
Sim — isso está incluído no pacote Premium, com estratégia de chunking e indexação de DB vetorial para escalabilidade.
Isso pode se integrar com n8n / Slack / WhatsApp?
Sim — tenho experiência prática profunda com automação de fluxo de trabalho n8n e posso conectar a pipeline RAG a quase qualquer ferramenta de mensagens ou negócios.
Qual a diferença entre RAG e apenas ajustar um LLM?
RAG busca informações relevantes nos seus dados na hora da consulta e fornece ao LLM como contexto — sem necessidade de retrain, sempre atualizado, e as respostas podem citar fontes. Ajustar o modelo embute o conhecimento nele mesmo e é mais difícil de atualizar.

