Vou construir um chatbot rag personalizado para você

Eu crio sistemas RAG (Retrieval-Augmented Generation) prontos para produção que permitem ao seu chatbot responder perguntas a partir dos SEUS documentos de dados, PDFs, conteúdo do site, bases de conhecimento, ao invés de respostas genéricas de IA.

Pilha: Gemini API para geração, Qdrant para busca vetorial, FastAPI/Next.js para o backend/frontend.

O que você recebe:

- Pipeline de ingestão de documentos (PDF, docs, web scraping do seu formato de origem)

- Embeddings vetoriais + busca semântica via Qdrant

- Interface do chatbot (widget web ou endpoint API)

- Citação da fonte para que as respostas sejam rastreáveis, não inventadas

- Código pronto para implantação (backend FastAPI, frontend Next.js opcional)

Eu construí exatamente esse sistema para automação de pesquisa e ferramentas de conhecimento interno, conheço onde os pipelines RAG falham (estratégia de chunking, precisão na recuperação, limites da janela de contexto) e como evitá-los.