Vou construir um pipeline de IA personalizado com rag ou multi agente usando llms, faiss e AWS bedrock

Quer criar um sistema de IA que recupera respostas precisas e relevantes dos seus dados, e não alucinações? Eu sou especialista em construir sistemas RAG (Retrieval-Augmented Generation) de nível de produção e pipelines de IA multi agente alimentados por verdadeiros LLMs.

O que você recebe:

• Configuração do FAISS ou banco de dados vetorial para busca semântica rápida sobre seus documentos
• Integração com LLM (Groq, Ollama, OpenAI ou AWS Bedrock)
• Estratégias RAG: RAG padrão, RAG Fusion, HyDE ou RAG Corretivo
• Pipeline multi agente com funções distintas (planejador, recuperador, respondente)
• Backend FastAPI com endpoints REST limpos
• Frontend em React para consultas e respostas em tempo real
• Implantação no AWS Bedrock ou SageMaker
• Estrutura de avaliação para comparar a precisão na recuperação

Por que me escolher? Eu criei um sistema completo de comparação de RAG desde o zero, indexando o corpus web CRAG com FAISS e implementando 4 estratégias de recuperação (RAG Fusion, HyDE, RAG Corretivo, Graph RAG) com um painel de benchmarking ao vivo. Sou certificado pela AWS e tenho experiência prática com Amazon Bedrock e SageMaker. Você vai ter um verdadeiro engenheiro de IA, não um criador de wrappers.

Envie seu caso de uso (perguntas e respostas em documentos, bot de suporte ao cliente, base de conhecimento, etc.) e eu recomendarei a melhor arquitetura.