Vou construir um agente IA RAG com langchain, banco de dados vetorial e APIs


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Sobre este Serviço
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Precisa de um agente de IA RAG personalizado com LangChain que possa responder a partir dos seus documentos, dados de negócios, site, PDFs ou base de conhecimento?
Vou criar um agente de IA RAG personalizado com LangChain ou LangChain.js, integração com banco de vetores, recuperação precisa, citações de fontes e fluxos de trabalho conectados por API.
Isso não é um script de chatbot básico. Eu desenvolvo sistemas de IA com código personalizado que podem recuperar o contexto relevante dos seus dados, gerar respostas precisas e se conectar ao seu app, painel, CRM, banco de dados ou ferramentas de negócio.
Posso criar:
- Agente de IA RAG com LangChain
- Chatbot de perguntas e respostas com documentos
- Assistente treinado com PDFs ou site
- Agente de IA para base de conhecimento
- Agente de IA com chamadas de ferramenta
- Integração com OpenAI, Claude ou Gemini
- Configuração de banco de vetores com Pinecone, Supabase Vector, Qdrant ou Chroma
- Apps de IA baseados em Next.js, React, Node.js e API
Você receberá código fonte limpo, configuração do pipeline RAG, embeddings, busca por vetores, interface de chat de IA, otimização de prompts, testes, documentação e suporte para implantação, dependendo do seu pacote.
Me envie uma mensagem antes de fazer seu pedido para que eu possa sugerir a melhor arquitetura para seu projeto.
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- Responde em aprox.:1 hora
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Urdu, Inglês, Francês, Japonês
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Perguntas frequentes
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Você trabalha com LangChain.js?
Sim. Posso criar aplicações com LangChain.js usando JavaScript, TypeScript, Node.js, Next.js e React.
Você consegue construir um chatbot treinado com meus documentos?
Sim. Posso criar um chatbot RAG que responde a partir de PDFs, sites, documentos ou dados de negócios.
Você pode adicionar citações de fontes?
Sim. Posso incluir citações para que os usuários possam verificar de onde veio a resposta.
Você consegue conectar o agente IA com APIs?
Sim. Posso conectar o agente com APIs, bancos de dados, dashboards, CRMs ou sistemas backend personalizados.
Preciso de ajuste fino?
Normalmente não. Para perguntas e respostas com documentos e dados privados de negócios, RAG costuma ser melhor, mais rápido e mais fácil de atualizar do que fine-tuning.
