Vou criar um chatbot inteligente de IA que encontra respostas precisas nos seus documentos PDF

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saurabhratha899
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Saurabh Rathaur
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build a smart ai chatbot that finds accurate answers from your PDF documents
Tela Inteira
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Sobre este Serviço

Tradução automática

Você tem um PDF cheio de informações, mas não consegue encontrar respostas rapidamente? Eu vou criar um chatbot de IA personalizado que permite fazer upload de qualquer PDF, fazer perguntas em inglês simples e obter respostas precisas na hora.


Eu construo chatbots RAG (Retrieval-Augmented Generation) do zero usando Python. Meu sistema combina busca por palavras-chave BM25 + busca vetorial ChromaDB para uma recuperação híbrida, oferecendo maior precisão do que chatbots básicos.


O que você vai receber:

- Pipeline de upload e processamento de PDF

- Recuperação híbrida BM25 + busca vetorial

- Respostas alimentadas por IA usando Claude ou OpenAI

- Interface web limpa (Flask)

- Código fonte completo entregue via GitHub


Este não é uma ferramenta ou template sem código. Eu escrevo código Python real, feito sob medida para seu caso de uso.


Perfeito para:

- Empresas com documentos ou manuais grandes

- Q&A de documentos legais ou médicos

- Assistentes de estudo para estudantes

- Bases de conhecimento internas


Prova do meu trabalho no GitHub: github.com/SaurabhRathaur/chat-with-pdf


Me envie uma mensagem antes de fazer o pedido para discutir seus requisitos.

  • Tipo de bot

    • Atendimento ao cliente e suporte
    • Aprendizado e desenvolvimento

  • AI engine

    • Outros

  • Linguagem de programação

    • Python

  • Ferramentas e estruturas

    • Outros

  • Plataformas

    • Discord
    • Sites
    • Slack

Conheça mais sobre Saurabh Rathaur

Saurabh Rathaur

AI Developer

  • A partir deÍndia
  • Membro desdeabr. de 2026

  • Idiomas

    Inglês
I build AI-powered chatbots and RAG systems that actually work — not just demos. My flagship project, "Chat with PDF," lets users upload any PDF and ask questions in plain English. Under the hood it runs hybrid BM25 + ChromaDB retrieval with CrossEncoder re-ranking for accuracy, all served through a Flask backend powered by Claude API. I built every layer from scratch — chunking, embeddings, retrieval, and response generation. If you need a document chatbot or LLM integration that delivers real results, let's talk.

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