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Vou criar um chatbot RAG de IA usando Python e bancos de dados vetoriais
Saadan
Sobre este Serviço
Tradução automática
Eu construo sistemas RAG (Retrieval-Augmented Generation) personalizados em Python. Meu pacote Básico configura um pipeline RAG simples para 1 documento (PDF, TXT ou DOCX), o pacote Padrão oferece um chatbot RAG completo para até 5 documentos com uma interface, e o pacote Premium fornece um sistema RAG totalmente personalizado com API e implantação para documentos ilimitados. Me envie uma mensagem antes de fazer o pedido para que eu possa sugerir o melhor pacote para suas necessidades.
Conheça mais sobre Saadan
Saadan
- A partir dePaquistão
- Membro desdejul. de 2025
Idiomas
Inglês
I’m a Python developer, WordPress expert, and eLearning designer delivering fast, reliable, and scalable solutions. I build AI-powered web apps, automation bots, RAG workflows with n8n, and SCORM-compliant courses using Articulate Storyline & Lectora. I also develop custom WordPress sites, plugins, and API integrations, plus desktop apps in C++ (SFML, Qt). Clean code, quick delivery, and production-ready results—every time.
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Perguntas frequentes
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O que é RAG (Retrieval-Augmented Generation)?
RAG conecta a IA aos seus próprios documentos, assim o chatbot responde usando seus dados ao invés de gerar respostas aleatórias.
Quantos documentos posso usar com cada pacote?
O Básico suporta 1 documento, o Padrão suporta até 5 documentos e o Premium suporta documentos ilimitados.
Que tipos de documentos são suportados?
PDFs, DOCX, TXT, arquivos CSV e até conteúdo de sites ou bancos de dados.
Quais modelos de IA você usa?
Eu uso modelos OpenAI GPT, LLMs locais ou qualquer modelo que você preferir, integrados via LangChain ou LlamaIndex.
Esse chatbot pode ser implantado online?
Sim, os pacotes Padrão e Premium podem incluir implantação via Streamlit, Flask ou configuração de servidor/nuvem.
