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Vou construir sistemas de agente RAG personalizados para seus dados
Kalu Eke
Sobre este Serviço
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Sobre este serviço
Eu construo arquiteturas seguras de sistema RAG, agentes IA autônomos e ferramentas personalizadas de chatbot RAG nativamente em TypeScript e Node.js. Escrevo código backend limpo que conecta seus arquivos privados diretamente aos LLMs, entregando respostas rápidas e precisas sem alucinações.
O que você recebe
- Sistema RAG personalizado: pipelines de dados de alto desempenho para analisar seus PDFs, CSVs e bancos de dados, conectando-os a um banco de dados vetorial seguro, como Supabase pgvector ou Pinecone, para busca de documentos em tempo real.
- Agentes de IA estruturados: fluxos de lógica de negócios em múltiplas etapas construídos com LangGraph e LangChain para garantir que seus agentes executem tarefas de forma previsível e confiável toda vez.
- Interface do chatbot RAG: backend de API seguro, personalizado, combinado com um painel de usuário minimalista e limpo, projetado em React e Next.js.
A stack
- Ferramentas principais de IA: LangChain, LangGraph, Ollama, LlamaIndex
- Armazenamento de dados: PostgreSQL, Supabase pgvector, Pinecone, FAISS
- Linguagens & Web: TypeScript, Node.js, Python, Next.js, React, Docker
Envie uma mensagem com uma visão geral rápida do formato dos seus dados e o que deseja automatizar. Vamos mapear a arquitetura técnica antes de você fazer seu pedido.
Conheça mais sobre Kalu Eke
Kalu Eke
Full Stack Developer
- A partir deNigéria
- Membro desdemai. de 2026
Idiomas
Inglês
Hi, I'm Kalu, a passionate Full-Stack website & AI App Developer with over 5 years of experience turning innovative ideas into dynamic responsive website solutions. I develop high-quality websites that blend seamless functionality with responsive designs that are super mobile-friendly & support all devices.
My expertise spans the full development lifecycle, from ideation & design to coding, testing, & deployment. Every project is an opportunity to push boundaries & deliver exceptional results. Let’s chat! And bring your web idea to life with a touch of creativity & technical expertise!
Tradução automática
Perguntas frequentes
Tradução automática
Como você evita que a IA invente coisas?
Restrigindo seu espaço de busca. Eu construo pipelines RAG personalizados que forçam o LLM a responder apenas usando os trechos exatos que recuperamos do seu banco de dados. Se a resposta não estiver nos seus documentos, o modelo é programado para simplesmente dizer que não sabe.
Que tipos de arquivos a IA consegue ler de verdade?
Quase tudo que sua empresa usa diariamente. Eu escrevo parsers em TypeScript para limpar e extrair texto de PDFs, planilhas, CSVs, feeds de API ao vivo ou bancos de dados SQL brutos, para que a IA possa pesquisar com precisão.
Qual a diferença entre um wrapper simples e um sistema RAG personalizado?
Um wrapper básico apenas envia um prompt direto para um LLM, o que pode causar alucinações e vazamento de dados. Um sistema RAG personalizado usa uma pipeline dedicada para buscar seus arquivos primeiro, extrair o contexto mais relevante e alimentar apenas esses dados seguros ao modelo para uma resposta precisa.
Qual banco de dados vetorial você recomenda para essa configuração?
Recomendo fortemente PostgreSQL com a extensão Supabase pgvector, pois permite manter seus dados relacionais e suas embeddings vetoriais no mesmo lugar. Se a escala do seu projeto exigir um banco de dados vetorial externo dedicado, também trabalho nativamente com Pinecone e FAISS.
Como você garante que seus agentes de IA executem tarefas de forma previsível?
Ao invés de deixar o LLM decidir livremente o que fazer a seguir, construo máquinas de estado estruturadas usando LangGraph e LangChain. Isso força os agentes de IA a seguir regras rígidas, passos de validação e caminhos de fallback, mantendo seu comportamento determinístico.
Você consegue criar uma interface web para meu chatbot RAG?
Sim. Escrevo o backend principal em Node.js, TypeScript ou Python, e depois crio uma interface rápida e minimalista usando React e Next.js. Assim, sua equipe tem um painel web limpo para interagir com o chatbot RAG diariamente.
Vou pagar altas contas mensais de software?
Construo sua aplicação usando ferramentas open-source como PostgreSQL e LangChain para evitar assinaturas caras de plataformas de terceiros. Você paga apenas pelo seu hosting na nuvem e pelo uso de tokens do LLM de forma direta.
Seus agentes de IA podem se integrar ao meu software existente?
Sim. Escrevo endpoints de API personalizados usando TypeScript e Node.js. Isso permite que seus agentes de IA autônomos acionem ações, atualizem registros e consultem dados dentro do seu CRM, ERP ou bancos de dados internos.
