Vou construir uma pipeline RAG robusta com langchain, langgraph


Sobre este Serviço
Tradução automática
Eu projeto e construo pipelines de Geração Aumentada por Recuperação (RAG) robustas que entregam respostas precisas e conscientes do contexto a partir das suas próprias fontes de dados.
Sem alucinações. Sem scripts frágeis. Apenas arquiteturas de nível de produção limpas, modulares e totalmente documentadas.
️ O que você recebe
- Arquitetura RAG de ponta a ponta: Retriever, chunker, embedder, generator, evaluator
- Opções de framework: LangChain, LlamaIndex ou implementação leve personalizada
- Flexibilidade de LLM: OpenAI, Anthropic ou modelos abertos (Llama 3, Mistral, Falcon)
- Integração com banco de vetores: FAISS, Chroma, Pinecone ou Qdrant
- Prompting otimizado: Consultas conscientes do contexto, construídas dinamicamente
- Pronto para implantação: Streamlit, FastAPI ou Hugging Face Spaces
- Código claro + Documentação: Setup de qualidade de produção, modular e reproduzível
Por que trabalhar comigo
- Abordagem focada em engenharia, feita para desempenho, não apenas demonstrações
- Entendimento profundo de embeddings, recuperação e otimização de contexto
- Testes de ponta a ponta para precisão de recuperação e latência
Pilha tecnológica: Python · LangChain · LlamaIndex · Hugging Face · FAISS · Chroma · API OpenAI · Streamlit · FastAPI
Vamos discutir suas fontes de dados e a pilha de implantação desejada
Conheça mais sobre Sayem
Machine Learning, Deep learning, Gen AI and Agentic AI
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- Membro desdedez. de 2024
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Perguntas frequentes
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Posso usar meus próprios dados ( PDFs, Notion, Google Drive)?
Com certeza. Posso configurar conectores para suas fontes de dados locais ou na nuvem.
Receberei o código fonte completo?
Sim. Todo o código e arquivos de ambiente estão incluídos e documentados.
Você pode integrar com meu app ou API existentes?
Sim — posso envolver a pipeline RAG com endpoints FastAPI ou incorporá-la no seu frontend.

