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Vou construir um chatbot rag para seu site, PDFs e banco de dados com código claude
Nisar Khan
Sobre este Serviço
Tradução automática
Um chatbot que realmente conhece SEU negócio porque lê seus documentos.
Eu crio chatbots RAG de produção usando Claude Code como o ciclo de desenvolvimento treinado com seus PDFs, site, banco de dados ou centro de ajuda. As respostas são fundamentadas nos seus dados, com citações de fontes. Sem alucinações de IA.
Pilha: Claude Code + LangChain + FAISS / ChromaDB / Pinecone + OpenAI ou Anthropic + FastAPI + sua escolha de frontend (widget web, Slack, WhatsApp, Telegram, Discord).
O que entrego:
- Pipeline de ingestão para PDFs, Word, HTML, Notion, Confluence, SQL
- Banco de dados vetorial com busca híbrida (semântica mais palavra-chave)
- Citações de fontes em cada resposta
- Memória de conversa mais loop de feedback do usuário
- Painel de administração: visualizar conversas, fazer upload de novos documentos, re-treinar
- Código de embed ou bot Slack / WhatsApp / Telegram / Discord
Casos de uso: suporte ao cliente (redução do tempo de resposta de tier-1 de 4h para 90s), assistente de conhecimento interno, Q e A de conformidade, capacitação de vendas, busca de documentos técnicos.
Entrega em 4 a 10 dias. Revisões ilimitadas. Envie uma mensagem para uma ligação de escopo gratuita.
Conheça mais sobre Nisar Khan
Nisar Khan
AI Agent Developer Claude Code LangChain n8n Data Science Expert
- A partir dePaquistão
- Membro desdedez. de 2022
- Responde em aprox.:1 hora
Idiomas
Urdu, Pashto, Inglês
MSc Data Science (SZABIST 2024) + IBM Certified Data Scientist.
I build production AI agents and ML systems that ship business outcomes — not demos. 20+ projects: DT International churn (92.85% ROC AUC), Amazon 4M reviews on Spark (SVM 86%), 160K real-estate forecasts with Prophet (R²=0.80), NanoLM Studio custom transformer SaaS. Stack: Claude Code, LangChain, n8n, MCP, Python, OpenAI, RAG, FastAPI, PostgreSQL, Docker. Business-level English, 1-hour response, unlimited revisions. Timezone-flexible for US, UK, EU, GCC, APAC — 7 days/week.
Free 15-min scoping call before you order.
Tradução automática
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Perguntas frequentes
Tradução automática
Como o RAG é diferente do fine-tuning?
O RAG busca trechos relevantes dos seus documentos na hora da consulta — sem necessidade de re-treinamento. Você pode adicionar ou atualizar documentos a qualquer momento. O fine-tuning fixa o conhecimento no treinamento. RAG é mais barato, rápido e mais controlável para bases de conhecimento.
O chatbot vai inventar respostas?
Cada resposta inclui citações de fontes apontando para a passagem exata. Se uma resposta confiável não puder ser fundamentada, o bot informa. Isso é o que diferencia o RAG do ChatGPT puro.
Quais tipos de documentos você ingere?
PDFs (incluindo digitalizados — uso PaddleOCR do meu portfólio), Word, HTML, Markdown, exportações do Notion, Confluence, SQL, Airtable, Google Docs.
Qual LLM?
Claude, GPT-4/5 ou Gemini — sua escolha. Claude para QA de documentos de contexto longo. GPT para geral. Gemini para orçamento.
Você pode criar uma versão para Slack / WhatsApp / Discord?
Sim — todos suportados nativamente, $120 cada como extras.
Custos operacionais após a entrega?
Depende do volume de consultas e da escolha do LLM. Pequenas empresas típicas: $20–$80 por mês em API + $10–$30 em hospedagem de banco vetorial. Eu ajusto a escolha do LLM ao seu orçamento.
Posso atualizar os documentos depois sem te chamar?
Sim — o Standard+ inclui um painel de administração onde você faz upload de novos documentos e o bot re-indexa automaticamente.
Maior vitória do RAG que você entregou?
Um bot de suporte ao cliente B2B SaaS com mais de 400 documentos de ajuda: reduziu o tempo de resposta do ticket tier-1 de 4 horas para 90 segundos.
