Vou desenvolver um assistente IA rag de produção e um motor de busca semântica


Sobre este Serviço
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Chatbots genéricos de IA estão respondendo às suas perguntas de negócio com alucinações e palpites vagos? Você precisa de um assistente de Recuperação-Augmented Generation (RAG) dedicado, fundamentado estritamente na sua documentação proprietária.
O que eu entrego:
- Ingestão de documentos de alta precisão e divisão em trechos (PDFs, Markdown, CSV, Docs)
- Configuração de armazenamento vetorial (ChromaDB / Pinecone / FAISS / Qdrant / Local In-Memory)
- Recuperação semântica de vetores combinada com filtragem exata por palavras-chave
- Fundamentação de contexto estrita com citações exatas de página seções
- Endpoints REST do FastAPI e interface web limpa para as consultas dos usuários
- Testes de avaliação automatizados para evitar alucinações
Traga seus documentos técnicos, manuais de políticas ou registros financeiros para dar vida a uma IA verificável.
Conheça mais sobre Ahmad
AI Systems and Full Stack Automation Engineer
- A partir dePaquistão
- Membro desdeout. de 2024
- Responde em aprox.:1 hora
Idiomas
Urdu, Panjabi, Inglês
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Perguntas frequentes
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Como o assistente evita alucinações?
O prompt do LLM é estritamente limitado para sintetizar respostas apenas a partir dos trechos recuperados e deve citar a referência de fonte exata para cada afirmação.
Ele pode funcionar com armazenamento vetorial local sem bancos de dados em nuvem caros?
Sim! Posso configurar índices vetoriais locais leves (ChromaDB, FAISS ou SQLite vector) que rodam inteiramente na sua infraestrutura.
Quais tipos de documentos são suportados?
PDFs, documentos do Word, arquivos de texto/markdown, planilhas e JSON estruturado.

