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Vou fazer rag chatbot langchain rag pinecone agente de IA
Hamza Sajid
Sobre este Serviço
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Os LLMs genéricos estão tendo alucinações e prejudicando seu negócio?
Oi, eu sou o Hamza, um Engenheiro de Software especializado em arquitetura de IA robusta. Eu crio aplicações personalizadas de rag chatbot projetadas para recuperar seus documentos e responder perguntas complexas com precisão pixel-perfect, sem alucinações.
Usando langchain e embeddings vetoriais de última geração, construo sistemas rag prontos para produção que se conectam perfeitamente às suas bases de conhecimento internas (PDFs, APIs, bancos de dados PostgreSQL).
O que você recebe:
- Rag chatbot personalizado, adaptado aos conjuntos de dados complexos da sua empresa.
- Arquitetura de backend limpa usando Python, LangChain e bancos de dados vetoriais (Pinecone/Chroma).
- Pipeline avançado de fragmentação de texto, embedding e busca semântica.
- Integração com os principais LLMs (OpenAI, Gemini API ou modelos locais para privacidade rigorosa).
- Código bem documentado e pronto para produção.
Cada conjunto de dados é único. Por favor, me envie uma mensagem antes de fazer seu pedido para discutir sua arquitetura técnica!
Conheça mais sobre Hamza Sajid
Hamza Sajid
Software Engineer
- A partir dePaquistão
- Membro desdeago. de 2022
- Responde em aprox.:1 hora
- Última entrega1 ano
Idiomas
Urdu, Hindi, Inglês
Welcome Guys!
Hamza Sajid here! I am a professional software engineer excelling in crafting AI solutions that help business scale their services more efficiently and ultimately generating more profits.
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Perguntas frequentes
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Nossos dados são altamente sensíveis. Você pode construir um sistema rag totalmente local e privado?
Com certeza. Para segurança empresarial, posso criar um pipeline rag privado usando modelos open-source locais (como Llama 3 ou Mistral via Ollama) combinados com um armazenamento vetorial local, para que seus dados nunca saiam da sua infraestrutura.
Como você evita que o rag chatbot alucine?
Eu crio templates de prompt robustos do langchain que instruem estritamente o LLM a basear suas respostas apenas nos trechos de contexto recuperados. Se a resposta não existir nos seus dados, o bot vai dizer que não sabe, ao invés de adivinhar.
Com quais bancos de dados vetoriais você costuma trabalhar?
Dependendo da sua escala e arquitetura, trabalho com Pinecone, ChromaDB, Weaviate ou PGVector para integração perfeita em arquiteturas PostgreSQL existentes.
