Vou construir chatbot RAG personalizado e agente de IA para seu negócio


Sobre este Serviço
Tradução automática
Você quer transformar os documentos, a base de conhecimento ou o suporte ao cliente da sua empresa em um assistente de IA inteligente e instantâneo?
Eu crio chatbots de Retrieval-Augmented Generation (RAG) personalizados e agentes de IA autônomos usando Python, LangChain, LlamaIndex e bancos de dados vetoriais (Pinecone, ChromaDB, FAISS). Diferente de bots genéricos baseados em regras, seu assistente de IA vai buscar respostas precisas diretamente dos seus dados específicos, com fontes claramente atribuídas.
O que posso criar para você:
- Chatbots RAG para documentos: Consultar PDFs, TXT, CSVs ou documentos internos em tempo real.
- Agentes de suporte ao cliente: Automatizar FAQs e fluxos de onboarding de clientes.
- Integração com bancos de dados e API: Conectar seu bot a bancos de dados SQL externos, CRMs ou webhooks.
- Interface web limpa: Aplicações web implantadas usando Streamlit, Chainlit ou endpoints de API personalizados.
Por que trabalhar comigo?
- Mais de 7 anos de experiência: Sólida experiência em análise e ML (ex-American Express, British Airways).
- Código de nível empresarial: Estrutura limpa, modular em Python, com documentação completa.
- Execução personalizada: Desenvolvido de acordo com seu fluxo de dados e necessidades de segurança.
- Por favor, envie uma mensagem antes de fazer seu pedido para que possamos revisar seu formato de dados e escopo do projeto!
Conheça mais sobre Shray B
I automate your reporting and build AI tools that save you hours
- A partir deÍndia
- Membro desdeset. de 2026
- Responde em aprox.:1 hora
Idiomas
Inglês, Hindi
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Perguntas frequentes
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O que preciso fornecer para começar?
Você precisará fornecer seus documentos fonte (PDF, TXT, CSV, DOCX) ou acesso à sua base de conhecimento/banco de dados, junto com sua chave de API do OpenAI (ou outro provedor de LLM). Se ainda não tiver chaves de API configuradas, posso te orientar no processo.
Meus dados proprietários serão mantidos seguros e privados?
Sim, com certeza. Seus dados são processados localmente ou através de bancos de dados vetoriais empresariais usando endpoints oficiais de API (como OpenAI ou Pinecone). Seus documentos proprietários nunca são usados para treinar modelos públicos.
Qual tecnologia você usa para construir o chatbot RAG?
Dependendo das necessidades do seu projeto, geralmente uso Python, LangChain / LlamaIndex, APIs do OpenAI / Anthropic e bancos de dados vetoriais como Pinecone, ChromaDB ou FAISS. Para a interface, implanto interfaces limpas usando Streamlit ou Chainlit, ou forneço endpoints de API brutos (FastAPI/Flask).
Você consegue conectar o chatbot ao meu banco de dados ou CRM existente?
Sim! No nível Premium, posso integrar o fluxo de trabalho RAG diretamente com bancos de dados SQL externos, PostgreSQL ou webhooks/CRMs para ler dados ao vivo e acionar fluxos de trabalho específicos.
Como você evita que a IA invente coisas (alucinações)?
A arquitetura RAG limita o LLM a gerar respostas apenas usando o contexto recuperado dos seus documentos fornecidos. Também configuro prompts de sistema rigorosos e limites de confiança para que o bot declare explicitamente quando uma resposta não está presente na sua documentação.

