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Vou construir uma plataforma de busca de conhecimento enterprise RAG com recuperação híbrida
Wanraj
Sobre este Serviço
Tradução automática
Precisa que sua equipe encontre respostas em milhares de documentos internos e confie neles? Eu construo plataformas de busca enterprise RAG (recuperação-geração aumentada) que respondem apenas a partir das suas fontes, citam cada afirmação e dizem "não está nas fontes" ao invés de adivinhar.
O que você recebe:
- Recuperação híbrida: busca por palavra-chave (BM25), identificador exato e vetores, combinados com Reciprocal Rank Fusion
- Reclassificação com cross-encoder para resultados mais precisos
- Respostas fundamentadas com citações em nível de trecho
- Isolamento multi-inquilino e controle de acesso por documento, aplicados em cada consulta
- Ingestão de PDF, DOCX, HTML, digitalizações e tabelas, com chunking, deduplication e versionamento
- Ferramenta de avaliação com um conjunto de perguntas padrão, para que a qualidade seja medida, não adivinhada
- FastAPI, React/TypeScript, OpenSearch, PostgreSQL, Docker
Totalmente auto-hospedável: execute como SaaS ou dentro da sua própria VPC.
Por favor, envie uma mensagem antes de fazer o pedido com os tipos de documentos, volume e LLM preferido (OpenAI, Claude, AWS Bedrock ou open-source) para que eu possa confirmar o escopo.
Conheça mais sobre Wanraj
Wanraj
RAG and AI Agent, LangChain, AWS Production grade System
- A partir deÍndia
- Membro desdeset. de 2025
- Responde em aprox.:1 hora
Idiomas
Inglês, Marata, Hindi
With 10+ years in IT and 5+ years focused on AI-driven applications and AWS cloud engineering, I build production-grade RAG systems, LLM-powered agents, AI automation workflows, and serverless AWS architectures that handle real users and real workloads—not just demos or proof-of-concepts.
I spent 3 years as an AWS engineer inside AWS itself before going independent—now I build AI and cloud systems that startups and enterprises actually put into production.
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Perguntas frequentes
Tradução automática
Com quais LLMs e bancos de dados vetoriais você trabalha?
Modelos OpenAI, Anthropic Claude, AWS Bedrock e open-source. Para busca, uso OpenSearch, PostgreSQL + pgvector ou sua stack existente.
Pode rodar na nossa própria nuvem ou localmente?
Sim. Cada componente é auto-hospedável e vem com Docker, podendo rodar na sua conta AWS, Azure ou GCP, ou nos seus próprios servidores.
