Vou construir pipeline langchain rag e agentes de IA


Sobre este Serviço
Tradução automática
Chatbots de IA genéricos tendem a criar informações falsas. Sistemas alimentados por RAG não fazem isso porque respondem com base nos seus dados reais.
Sou um Engenheiro de Software Principal especializado em construir sistemas de IA de nível de produção usando LangChain, LangGraph, pipelines RAG e arquiteturas multi-agentes. Alcancei uma precisão de recuperação de 92% ao processar mais de 1.000 documentos por dia em ambientes empresariais.
O que você recebe:
- Pipeline RAG com ingestão de documentos (PDF, DOCX, CSV, páginas web)
- Vetores de incorporação e busca semântica (Pinecone / Weaviate / pgvector)
- Cadeias LangChain, agentes e ferramentas personalizadas
- Orquestração multi-agentes LangGraph
- Integração com LLM OpenAI GPT-4, Claude, Gemini ou de código aberto
- Integração com servidor MCP (Protocolo de Contexto de Modelo)
- Controle de alucinações e ajuste na qualidade das respostas
- Envelopamento de API REST para qualquer frontend
Projetos reais entregues:
- Auxee com 92% de precisão na recuperação, mais de 1.000 documentos por dia, mais de 50 clientes empresariais
- Plataforma multi-agentes RAG ShopFloorGPT na Microsoft Marketplace
- Automação de Marketing com IA usando LangChain + OpenAI, aumentando conversões em 20%
- Não faço demos. Construo sistemas de IA que funcionam de forma confiável em produção.
Conheça mais sobre Uzman Khan
Principal Software Engineer
- A partir dePaquistão
- Membro desdeabr. de 2026
- Responde em aprox.:1 hora
Idiomas
Inglês
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Perguntas frequentes
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Quais LLMs você suporta?
OpenAI GPT-4/4o, Anthropic Claude, Google Gemini e modelos de código aberto via OpenRouter ou Ollama.
Qual banco de dados vetorial você recomenda?
Pinecone para simplicidade gerenciada, Weaviate para busca baseada em esquema, pgvector se você já usa PostgreSQL.
Como você evita alucinações?
Através de um rigoroso alinhamento de contexto, engenharia de prompt, pontuação de confiança e camadas de validação de resposta.
LangChain ou LangGraph — qual eu preciso?
LangChain para pipelines de agente único. LangGraph para fluxos de trabalho complexos com múltiplos agentes e gerenciamento de estado. Vou te orientar com base no seu caso de uso.

