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Sheldon Wisdom
Sobre este Serviço
Tradução automática
Seu RAG deve encontrar as evidências certas, não adivinhar a resposta.
Vou construir, auditar e otimizar um chatbot RAG para perguntas e respostas precisas de documentos, baseado em sua própria base de conhecimento, manual, políticas, regulamentos ou documentação técnica.
Para sistemas RAG novos ou existentes, posso atuar em injeção de documentos, chunking semântico, embeddings, busca por vetor, busca híbrida, reranking, recuperação, design de prompts, citações de fontes, fundamentação de respostas e avaliação de RAG.
Posso implementar soluções RAG em Python com Claude IA e outros LLMs, dependendo da sua arquitetura e necessidades.
Seja para um chatbot RAG de um manual de regras esportivas, base de conhecimento empresarial, documentos de políticas, manuais, regulamentos ou documentos de pesquisa, o objetivo é o mesmo: recuperar evidências relevantes e gerar respostas confiáveis e fundamentadas.
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Conheça mais sobre Sheldon Wisdom
Sheldon Wisdom
AI Automation Specialist Building Smart Business Workflow Systems
- A partir deReino Unido
- Membro desdejul. de 2026
- Responde em aprox.:1 hora
Idiomas
Inglês
I help businesses eliminate repetitive work by designing AI-powered automation systems, workflow integrations, and scalable digital processes. I specialize in connecting platforms through Make.com, Zapier, APIs, webhooks, CRMs, and AI tools to improve operations and productivity. From client onboarding and lead management to internal workflows and reporting systems, I build reliable solutions that save time, reduce manual effort, and help businesses operate smarter.
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Perguntas frequentes
Tradução automática
Você pode otimizar um RAG existente ao invés de reconstruí-lo?
Se você já tem um protótipo funcionando, posso começar com a pipeline atual ao invés de substituí-la. Posso revisar perguntas que falharam, contexto recuperado, prompts, estrutura do documento e saídas do modelo para localizar o principal ponto de falha. O objetivo é melhorar o que funciona sem reconstrução desnecessária.
Você consegue construir sistemas RAG para manuais de regras e regulamentos?
Sim. Manuais, políticas, regulamentos, manuais e outros documentos autoritativos são casos de uso fortes para RAG. O sistema pode recuperar a seção relevante, manter as respostas fundamentadas em evidências e fornecer citações quando necessário. O comportamento exato depende dos seus documentos e necessidades de precisão.
O que você pode melhorar quando meu RAG dá respostas erradas?
Posso investigar parsing de documentos, chunking, metadados, embeddings, recuperação, busca híbrida, reranking, montagem de contexto, prompts e geração de respostas. Também posso transformar respostas incorretas gravadas em um conjunto de avaliação, assim mudanças são testadas contra falhas conhecidas ao invés de apenas demos.
Você trabalha com Claude e Python?
Sim. Este projeto usa Claude e lista Python como habilidade necessária, então esse serviço pode suportar implementações RAG baseadas em Claude e pipelines em Python. Prefiro sua arquitetura existente quando possível, mudando apenas componentes que evidências mostram serem a causa do problema.
O que você precisa antes de começar uma otimização de RAG?
Envie a arquitetura atual ou base de código, documentos de origem de exemplo, várias perguntas que geraram respostas incorretas e as respostas esperadas. Se você gravou falhas, inclua esses dados também. Assim posso diagnosticar o sistema com base em evidências e recomendar o próximo passo de maior valor antes de fazer mudanças.
