Eu vou construir um chatbot RAG privado hospedado por você mesmo usando seus próprios documentos

A maioria das ferramentas RAG envia seus documentos para uma API externa. Se seus dados não podem sair da sua rede, isso as exclui.

Eu construo sistemas de recuperação que rodam totalmente na sua infraestrutura. Modelo local via Ollama ou vLLM, seu banco de dados vetorial, sem chamadas externas.

Tenho mestrado em Ciência de Dados pela NUST MISIS. Recentemente, implementei uma pipeline de NLP em produção dentro de um banco: um LLM local combinado com um motor de regras, com 96-99% de concordância com dados rotulados manualmente, e cada saída pode ser rastreada até uma regra legível.

O que você recebe:

Ingestão de documentos e divisão em partes ajustadas ao seu tipo de arquivo.

Serviço de modelo local, para que nenhum dado saia da sua rede.

Configuração do banco de dados vetorial com atribuição de fonte até o número da página.

Endpoints FastAPI, Dockerizados, documentados para seus engenheiros.

Documentação de entrega e uma chamada de walkthrough.

No plano Premium, também entrego uma ferramenta de avaliação: recall@k, MRR e groundedness medidos com seus próprios dados, para que você possa provar que o sistema funciona e reexecutá-lo após minha saída.

Me envie uma mensagem com como seus documentos são e o que as pessoas precisam perguntar a eles, e eu te direi exatamente como eu construiria.