Vou construir pipeline rag ou chatbot


Sobre este Serviço
Tradução automática
Transforme seus documentos ou site em um chatbot inteligente de IA que realmente conhece seu negócio, não apenas um wrapper genérico do ChatGPT que hallucina.
Eu construo pipelines RAG (Geração Aumentada por Recuperação) de nível de produção e chatbots de IA personalizados usando ferramentas modernas e comprovadas, não templates no-code.
O que eu construo:
- Chatbots respondendo a partir dos seus documentos/PDFs/banco de dados fundamentados, precisos, citados
- Pipeline RAG completo: ingestão, divisão em partes, embeddings, banco de dados vetorial, recuperação, resposta
- Interface de chat personalizada em React & Next.js, widgets ou aplicativos independentes
- Orquestração com LangChain para recuperação confiável em múltiplas etapas
- Configuração de banco de dados vetorial Pinecone, Chroma, Weaviate ou pgvector
- Caching semântico para reduzir custos de API e latência
- Pesquisa híbrida + reclassificação para maior precisão
- Integrações com Slack, WhatsApp ou site
Tecnologia: LangChain, OpenAI/Claude, bancos de dados vector, React, Next.js, Python.
Código funcional e implantável com propriedade total, não uma demonstração que quebra na produção. Me envie sua necessidade para uma cotação personalizada.
Conheça mais sobre Karn
AI Full Stack Developer with over 5 years of experience building SaaS
- A partir deÍndia
- Membro desdefev. de 2018
- Responde em aprox.:1 hora
- Última entrega2 anos
Idiomas
Inglês
Tradução automática
Meu portfólio
Perguntas frequentes
Tradução automática
Qual modelo de IA você usa — OpenAI, Claude ou outro?
Qualquer um que se encaixe no seu orçamento e caso de uso (modelos GPT-4/5 ou Claude). Também posso projetar o sistema para ser agnóstico ao modelo, assim você pode trocar de provedores depois sem precisar reconstruir o pipeline.
Preciso da minha própria chave API da OpenAI/Claude?
Sim — você precisará de sua própria conta de API, pois o uso é cobrado diretamente pelo provedor com base no volume de consultas. Vou ajudar a estimar o custo mensal esperado durante a integração.
Qual a diferença entre um "chatbot" e um "pipeline RAG"?
Um chatbot básico apenas conversa com um LLM. Um pipeline RAG recupera informações relevantes dos seus documentos primeiro, depois alimenta o LLM — assim as respostas são fundamentadas no seu conteúdo real, ao invés de o modelo adivinhar.
Eu vou ter propriedade do código?
Sim, código fonte completo e propriedade de cada pacote — sem lock-in de fornecedor.

