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Vou construir um pipeline de RAG de produção com banco de dados vetorial e avaliação
Mudassar Ali
Level 1
Sobre este Serviço
Tradução automática
A maioria das demos de RAG funciona com alguns PDFs e desmorona com dados reais. Eu construo a versão que sobrevive na produção.
O que eu construo:
Ingestão de documentos e divisão em partes ajustadas ao seu conteúdo, não aos padrões
Configuração do banco de dados vetorial: Pinecone, Qdrant, Weaviate, pgvector ou Chroma
Busca híbrida (semântica mais palavra-chave) com reclassificação para maior precisão
Citações de fontes em cada resposta para que os usuários possam verificar
Conjunto de avaliação que mede a precisão da recuperação antes e depois
API de chat ou consulta que seu app pode chamar, com autenticação e limites de taxa
Reindexação incremental para manter seus dados atualizados
Controles de tokens e custos, cache, monitoramento e registro
Pilha: Python, FastAPI, LangChain, LlamaIndex, OpenAI, Claude, PostgreSQL, Redis, Docker, AWS e GCP.
Por que me escolher: mais de 6 anos construindo backends de produção, 36 pedidos concluídos no Fiverr com avaliação 4.9 e 100% de entregas no prazo. Entrego sistemas que funcionam após a entrega, com documentação e testes, não notebooks.
Tem documentos, um banco de dados ou uma base de conhecimento que quer consultar? Mande uma descrição rápida e te direi honestamente se RAG é a abordagem certa e qual será o custo.
Conheça mais sobre Mudassar Ali
Mudassar Ali
Full Stack Engineer
Level 1
- A partir dePaquistão
- Membro desdedez. de 2020
- Responde em aprox.:1 hora
- Última entrega1 semana
Idiomas
Urdu, Panjabi, Inglês
Hello, I am a Full Stack Developer with 6+ years of experience in web development. I specialize in Backend focused engineering using PHP Laravel, Node/NestJs and Next.js with additional hands on experience with .net, python and vue js. I also have exposure developing cloud native apps. I have hands-on experience in developing custom web apps, CRM's, SAAS, Multi-Tenant, projects and custom automations. I can work in different provided roles as i have experience working as solo developer, as team member and team lead.
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Perguntas frequentes
Tradução automática
Qual pacote se encaixa no meu projeto?
Diga-me aproximadamente quanto conteúdo você tem e onde ele está. O pacote inicial é para uma única fonte com menos de 500 páginas. O pacote de produção é para um corpo completo onde a precisão das respostas importa. O pacote plataforma é para múltiplos sistemas que estão mudando constantemente.
Qual banco de dados vetorial você usa?
Qualquer um que se encaixe no seu caso: Pinecone, Qdrant, Weaviate, Chroma ou pgvector. Se você já usa PostgreSQL, o pgvector muitas vezes evita um serviço novo e custo adicional. Recomendo com base na escala e no orçamento, não na preferência.
Quão precisas serão as respostas?
Não prometo um número antes de ver seus dados. O que prometo é medição: os pacotes Standard e Premium incluem um conjunto de avaliação para você ver a precisão da recuperação como um número, e cada resposta vem com citações para que saídas incorretas possam ser rastreadas.
Quem paga pelo uso da API da OpenAI ou Claude?
Você faz isso, na sua própria conta, assim mantém controle e total visibilidade dos gastos. Os custos de embedding e consulta são os principais fatores. Estimo seu custo mensal realista antes de começarmos e incluo cache e limites de tokens para manter o valor baixo.
Meus dados permanecem privados?
Tudo roda na sua própria infraestrutura e contas de provedores. Uso endpoints de API que não treinam seus dados, e assinarei um NDA. Se seus documentos não puderem sair dos seus servidores, posso construir uma solução totalmente auto-hospedada com modelos abertos.
O que você precisa de mim para começar?
Uma amostra dos seus documentos ou acesso ao banco de dados, de 10 a 20 perguntas de exemplo que os usuários farão, e sua chave de API do provedor. As perguntas de exemplo são as mais importantes: elas se tornam o conjunto de avaliação contra o qual ajusto a recuperação.
