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Vou construir um agente de IA rag personalizado com banco de dados vetorial
Ali
Sobre este Serviço
Tradução automática
Pare de lidar com alucinações de IA. Obtenha um agente de IA profissional que realmente conhece seus dados.
Eu construo sistemas RAG (Retrieval-Augmented Generation) de alto desempenho. Diferente dos bots padrão, meus agentes usam um Banco de Dados Vetorial para fornecer respostas precisas fundamentadas em seus documentos específicos, Wiki ou lore.
O que eu ofereço:
Arquitetura RAG personalizada: conexão perfeita entre LLMs e seus dados.
Integração com Banco de Dados Vetorial: busca semântica rápida usando PostgreSQL/pgvector.
Camada de Persona: lógica avançada para personalidades únicas de IA (de "Especialista em Lore" a "Assistente Profissional").
Sistema de ingestão Wiki: ferramentas automatizadas para alimentar informações de fontes web diretamente na memória da IA.
Solução full-stack: backend limpo em ASP.NET Core + frontend moderno em React/TS.
A stack tecnológica:
C#, .NET, OpenAI/Claude, pgvector, React, Swagger API.
Por que me escolher?
Você recebe um sistema pronto para produção com documentação Swagger completa, não apenas um prompt simples.
Por favor, envie uma mensagem antes de fazer seu pedido para discutir suas necessidades!
Conheça mais sobre Ali
Ali
Full stack, AI Developer
- A partir deCazaquistão
- Membro desdeabr. de 2026
- Responde em aprox.:1 hora
Idiomas
Cazaque, Russo, Inglês
I am a second year student at the University Of Nottingham and am an AI and Full-Stack Engineer.
Do you want to integrate or Create AI agent? I can develop it for you!
Im using .NET environment with PostgreSQL(pgvector for AI vector Database) and for Front-End I use React with TypeScript. Also I know how to use Docker to make it easier to open the project in your device. In addition for AI Engineering Im using RAG System and Fine-tuning, and I can change temperature and behavior of the LLM.
In my Github I have some projects related to Full-Stack and AI development.
Tradução automática
Perguntas frequentes
Tradução automática
O que é RAG e por que é melhor que um chatbot normal?
RAG significa Retrieval-Augmented Generation. Em vez de depender apenas do conhecimento geral da IA, o agente primeiro busca nos seus documentos ou banco de dados específicos pela informação correta. Isso garante 100% de precisão e elimina "alucinações" ou fatos inventados.
Você pode integrar o agente de IA ao meu site ou app existentes?
Sim! Eu desenvolvo o backend usando ASP.NET Core e forneço uma documentação completa em Swagger (OpenAPI). Isso permite que seus desenvolvedores conectem facilmente a lógica de IA a qualquer frontend ou plataforma.
Preciso fornecer minha própria chave de API do OpenAI ou Anthropic?
Sim, você precisará fornecer sua própria chave API. Isso garante que você tenha controle total sobre seus custos de uso e privacidade dos dados. Vou orientar você sobre como configurar isso.
Meus dados estão seguros no Banco de Dados Vetorial?
Com certeza. Posso configurar um banco de dados vetorial local ou privado (como PostgreSQL com pgvector) onde seus dados ficam armazenados com segurança. Ele não é usado para treinar modelos públicos de IA.
Você pode dar à IA uma personalidade ou "vibe" específica?
Sim! Posso implementar uma "Camada de Persona" com lógica personalizada. Seja você precisar de um personagem temático (como um Tech-Priest de Warhammer) ou um assistente de negócios formal, a IA manterá um tom e vocabulário consistentes.
