Vou construir seu chatbot como pipeline rag para qualquer aplicação

Se seu sistema de IA estiver tendo alucinações, buscando contexto irrelevante ou simplesmente não estiver funcionando bem com seus dados proprietários, eu posso consertar. Se estiver começando do zero, vou construir do jeito certo na primeira vez.

O que você recebe:

Um pipeline de Geração Aumentada por Recuperação de nível de produção que fundamenta seu LLM nos seus dados reais com estratégias de chunking adequadas, otimização de embeddings, avaliação de recuperação e medidas de segurança contra alucinações.

O que eu resolvo:

• Sistemas RAG retornando informações irrelevantes ou incorretas
• Baixa precisão na recuperação de documentos específicos de domínio ou técnicos
• Estratégias de chunking que destroem o contexto em documentos complexos (tabelas, referências cruzadas, conteúdo multilíngue)
• Falta de um framework de avaliação para saber se seu RAG realmente funciona
• Escalar um protótipo funcional para produção

Entregáveis:

• Pipeline de ingestão e pré-processamento de documentos
• Configuração e otimização do banco de vetores (Pinecone, Weaviate, ChromaDB, Qdrant)
• Pipeline de recuperação com reranking e busca híbrida quando necessário
• Framework de avaliação com métricas quantificadas de recuperação e geração
• Documentação e guia de implantação

Tecnologias: LangChain, LlamaIndex, OpenAI Embeddings, Cohere Rerank, Pinecone, Weaviate, ChromaDB, Python,