Vou construir um chatbot RAG de IA e um backend de base de conhecimento


Level 1
Sobre este Serviço
Tradução automática
O que posso construir
- Chatbot RAG de IA
- Backend de base de conhecimento
- Upload e processamento de documentos
- Ingestão de PDF, DOCX, TXT e URL
- Divisão de texto e embeddings
- Integração com banco de dados vetorial
- Busca semântica
- Respostas com IA / LLM
- Citações de fontes
- APIs REST
- Histórico de chat
- Autenticação de usuário
- Gerenciamento de documentos e admin
- Implantação com Docker
- Implantação na nuvem
Pilha de tecnologia
- Python
- FastAPI
- Pydantic
- PostgreSQL
- Redis
IA / RAG
- OpenAI
- Anthropic
- LangChain
- Pipeline RAG personalizado
Busca vetorial
- PostgreSQL + pgvector
- Qdrant
- Pinecone
- Weaviate
- Chroma
- FAISS
- Elasticsearch
Infraestrutura
- Docker
- AWS
- GCP
- DigitalOcean
- Nginx
Perfeito para
- Aplicações SaaS
- Chatbots de suporte ao cliente
- Bases de conhecimento internas de empresas
- Assistentes de documentação
- Busca com IA
- Assistentes de conhecimento de produto
- Assistentes de RH e funcionários
- Assistentes de e-commerce
- Assistentes de pesquisa/documentação
- Automação de negócios
Por que trabalhar comigo?
Sou um Engenheiro de Software Sênior com mais de 10 anos de experiência em desenvolvimento de software, especializado em sistemas de backend em Python, APIs, bancos de dados, sistemas distribuídos, infraestrutura na nuvem e arquitetura de aplicações escaláveis.
Conheça mais sobre Mr. S
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Level 1
- A partir deBangladesh
- Membro desdejul. de 2017
- Responde em aprox.:1 hora
- Última entrega4 meses
Idiomas
Inglês
Tradução automática
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Perguntas frequentes
Tradução automática
Você pode adicionar RAG ao meu aplicativo existente?
Sim. Posso integrar RAG em um aplicativo Python/FastAPI existente ou construir o backend RAG do zero.
Quais bancos de dados vetoriais você suporta?
Posso trabalhar com tecnologias como Qdrant e pgvector, dependendo dos requisitos do seu aplicativo.
Você consegue integrar OpenAI ou Gemini?
Sim. Posso integrar APIs de LLM e embeddings como OpenAI, Gemini ou outros provedores compatíveis.

