Eu vou criar um rag ai chatbot base de conhecimento banco de vetores

Tem documentos, FAQs ou conhecimento interno que sua equipe ou clientes ficam perguntando? Eu crio IA chatbots que respondem diretamente do seu próprio conteúdo, não respostas genéricas, mas respostas fundamentadas nos seus documentos reais.

Sou um engenheiro de IA full-stack que trabalha com Retrieval-Augmented Generation (RAG), bancos de vetores e embeddings para construir chatbots que pesquisam sua base de conhecimento em tempo real e respondem usando OpenAI ou Gemini. Seja documentação de produto, FAQs de suporte, SOPs internos ou um conjunto crescente de PDFs, estruturo o conteúdo para que o chatbot recupere as informações corretas antes de gerar uma resposta, reduzindo respostas inventadas e mantendo as respostas precisas ao seu material.

As construções podem ser embutidas no seu site, conectadas ao Slack ou Microsoft Teams para uso interno, ou vinculadas ao seu banco de dados ou CRM existente. O código fonte está incluso a partir do pacote Standard, assim você não fica preso a mim para futuras mudanças.

Antes de começar, vou perguntar sobre seus documentos, como eles estão estruturados e onde o bot precisa estar, para que a configuração seja compatível com o funcionamento real da sua equipe, e não um modelo padrão.

Não tem certeza se RAG é a abordagem certa para seu caso de uso?