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Vou construir um sistema RAG personalizado que converse com seus documentos
Muneeb Shah
Sobre este Serviço
Tradução automática
Procurando por um sistema RAG personalizado que permita conversar com seus próprios documentos e dados? Você está no lugar certo.
Eu crio pipelines de Retrieval-Augmented Generation (RAG) prontos para produção e chatbots de IA que respondem perguntas da SUA base de conhecimento com precisão, com fontes e sem ilusões.
O que eu construo
- Sistema RAG personalizado / chatbot de IA sobre seus documentos (PDF, Word, web, Notion, SQL)
- Configuração de banco de dados vetorial (Pinecone, Chroma, FAISS, pgvector)
- Pipeline LangChain / LlamaIndex com OpenAI ou Claude
- API de chat (FastAPI) + UI opcional de chatbot web
- Respostas fundamentadas e citadas com fontes
Perfeito para: assistentes de conhecimento interno, bots de suporte ao cliente, Q&A de documentos, ferramentas de pesquisa e recursos SaaS.
Pilha tecnológica: Python, LangChain, LlamaIndex, OpenAI, Claude, Pinecone, Chroma, FAISS, pgvector, FastAPI.
Sou um engenheiro de IA que entrega sistemas RAG reais, do começo ao fim, com código limpo, documentação clara e walkthrough na entrega.
Me envie sua necessidade antes de pedir para que eu possa confirmar o escopo e recomendar o melhor plano para seu sistema RAG.
Conheça mais sobre Muneeb Shah
Muneeb Shah
Introduction
- A partir dePaquistão
- Membro desdedez. de 2024
- Responde em aprox.:1 hora
Idiomas
Pashto, Urdu, Inglês
Hi, I am Muneeb, an AI Agent & RAG Developer with 2+ years of experience and 20+ AI systems delivered for startups and international clients.
I build production-grade AI agents, RAG chatbots, and multi-agent systems using LangChain, LangGraph, and vector databases — that actually reason over your data and ship reliably, not just demos that break.
Free consultation included to scope your project the right way and recommend the best approach for your goals.
Message me now to get started.
Tradução automática
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Perguntas frequentes
Tradução automática
O que é um sistema RAG e por que eu preciso de um?
RAG (Retrieval-Augmented Generation) permite que uma IA responda usando seus documentos em vez de adivinhar. Ela busca o conteúdo mais relevante da sua base de conhecimento e gera uma resposta precisa, fundamentada na fonte — sem ilusões.
Quais documentos e dados ela pode usar?
PDFs, documentos Word, textos, sites, Notion, Google Docs, CSVs e bancos de dados SQL. Se você tiver uma fonte de dados não listada, é só perguntar.
Quais modelos e ferramentas você usa?
OpenAI (GPT) ou Anthropic (Claude) para o LLM; LangChain/LlamaIndex para o pipeline; Pinecone, Chroma, FAISS ou pgvector para o banco de dados vetorial. Escolhemos o que cabe no seu orçamento e escala.
As respostas serão precisas?
Sim — as respostas são fundamentadas nos seus dados e podem incluir citações de fontes, assim você sempre sabe de onde veio cada resposta.
Eu sou o proprietário do código?
100%. Você recebe código limpo, documentado, instruções de configuração e walkthrough na entrega.
Você consegue fazer a implantação pra mim?
Sim — o pacote Prime inclui implantação, ou você pode adicionar como extra. Posso implantar na AWS, GCP, Azure ou no seu host preferido.
