Vou criar uma aplicação RAG personalizada usando OpenAI gpt ou modelo open source
Sobre este Serviço
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Quer desbloquear o valor dos seus dados privados? Você está no lugar certo. Eu sou Sarab Dar, um Desenvolvedor de IA especializado em Retrieval-Augmented Generation (RAG) e Integrações de LLM.
O que posso fazer por você:
- Sistemas RAG avançados (Converse com seus dados) Conecte seus PDFs, CSVs, bancos de dados SQL ou documentação interna ao GPT ou GROQ. Uso LangChain e Bancos de Dados Vetoriais para garantir recuperação de alta precisão com mínimas "alucinações".
- Arquiteturas de IA flexíveis Ofereço implantação via Streamlit (para interfaces rápidas e interativas) ou FastAPI (para backends de alto desempenho e escaláveis) para integrar diretamente ao seu software existente.
- Excelência em open source Preocupado com custos de API? Posso trabalhar com LLMs open source (Mistral, Llama, Groq) para manter seus custos baixos.
O que preciso para começar:
- Objetivo do projeto: Uma descrição breve do que você quer que a IA alcance.
- Fonte de dados: Seus documentos ou acesso ao banco de dados (se aplicável).
- Chaves de API: Modelos OpenAI / Anthropic / Groq / Azure
Conheça mais sobre Sarab Dar
ML Engineer
- A partir dePaquistão
- Responde em aprox.:1 hora
Idiomas
Urdu, Inglês
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Perguntas frequentes
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O chatbot consegue "falar" com documentos específicos (PDF, CSV, SQL)?
Com certeza! Essa é a essência de um sistema RAG (Retrieval-Augmented Generation). Vou montar um pipeline que "indexa" seus dados privados em um Banco de Dados Vetorial para que a IA possa recuperar e responder perguntas baseadas somente nas suas informações fornecidas.
Qual a vantagem de usar FastAPI versus uma interface Streamlit?
Streamlit é perfeito se você precisa de um painel web bonito, pronto para usar, para interagir com sua IA imediatamente. FastAPI é melhor se você é um desenvolvedor ou já tem um site/aplicativo e só precisa de um "cérebro" de alto desempenho (endpoint API) para integrar ao seu sistema atual.
Como posso garantir que a IA não "alucine" ou invente coisas?
Implemento técnicas avançadas de RAG, incluindo prompts rigorosos e "Atribuição de Fonte". Isso significa que a IA é instruída a responder apenas com base no contexto fornecido. Se a resposta não estiver nos seus dados, o bot dirá honestamente que não sabe, ao invés de inventar uma informação.

