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Vou construir agentes IA RAG personalizados, chatbots e sistemas de conhecimento
Tayyab E.
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Sobre este Serviço
Tradução automática
Construa um sistema RAG pronto para produção que transforme seus documentos, site, banco de dados ou conhecimento interno em um assistente IA inteligente que pode recuperar, raciocinar e responder com respostas contextuais.
Eu projeto sistemas de Retrieval-Augmented Generation, agentes IA e chatbots de base de conhecimento personalizados com foco forte em precisão, qualidade de recuperação, escalabilidade e arquitetura de fácil manutenção.
O que posso construir:
- Chatbots RAG e assistentes de conhecimento IA
- Agentes IA com ferramentas, memória e recuperação
- Ingestão de PDF, site, banco de dados, API, CSV e Excel
- Busca vetorial com Pinecone, Qdrant, Chroma ou pgvector
- Integração com OpenAI, Claude, Gemini, Llama, DeepSeek e LLMs locais
- Busca híbrida, filtragem de metadados, reranking e citações
- Integração com FastAPI / backend e APIs personalizadas
- Web scraping e ingestão automatizada de conhecimento
- Implantações de RAG privadas ou auto-hospedadas
- Avaliação, testes e otimização de recuperação
Com mais de 7 anos de experiência em Backend, Design de Sistemas, automação, scraping e engenharia de dados, construo mais do que simples wrappers de chatbot — entrego sistemas de IA robustos ao redor dos seus dados de negócio reais.
Me envie uma mensagem antes de fazer o pedido para a melhor arquitetura e pacote adequado.
Conheça mais sobre Tayyab E.
Tayyab E.
Turn Any Website Into Structured Data
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- A partir dePaquistão
- Membro desdemar. de 2019
- Responde em aprox.:1 hora
- Última entrega2 semanas
Idiomas
Urdu, Inglês
Hi! I’m Tayyab Elahi, a web scraping and data extraction expert with 7+ years of experience. I help businesses collect, clean, and structure data from websites using reliable scraping, automation, and scalable data workflows. From one-time data extraction to large-scale and recurring scraping projects, I focus on accurate results, clean delivery, and solutions built around your specific requirements.
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Perguntas frequentes
Tradução automática
O que é um sistema RAG?
RAG, ou Retrieval-Augmented Generation, permite que um modelo de IA recupere informações relevantes de seus próprios dados antes de responder. É útil para assistentes que precisam de acesso a documentos, sites, informações de produtos ou conhecimento interno de negócios.
Que dados posso usar?
PDFs, documentos Word, planilhas, sites, bancos de dados, APIs, catálogos de produtos, artigos de help-center e outros dados estruturados ou não estruturados podem ser utilizados.
Você pode fazer scraping do meu site e usar os dados para RAG?
Sim. Web scraping e extração de dados estruturados são áreas centrais do meu trabalho. Posso construir tanto o pipeline de aquisição de dados quanto o sistema RAG.
Com quais bancos de dados vetoriais você trabalha?
Dependendo do projeto, posso trabalhar com Pinecone, Qdrant, Chroma, PostgreSQL/pgvector e outras soluções de armazenamento vetorial adequadas.
Você usa LangChain?
Sim, onde fizer sentido. Posso usar LangChain, LangGraph ou implementações personalizadas em Python, dependendo da arquitetura e complexidade da aplicação.
Você pode usar OpenAI, Claude ou Gemini?
Sim. A arquitetura RAG pode se integrar com OpenAI, Claude, Gemini ou LLMs compatíveis/opensource, dependendo das suas necessidades.
O chatbot pode fornecer citações?
Sim. O sistema pode retornar documentos fonte, URLs, nomes de documentos ou trechos relevantes junto com as respostas geradas, onde a arquitetura de dados permite.
O RAG pode eliminar completamente as alucinações?
Nenhuma implementação de RAG pode garantir zero alucinações. No entanto, a qualidade da recuperação, o design do prompt, a filtragem de metadados, reranking, citações e restrições de resposta podem melhorar significativamente a confiabilidade.
Você pode construir um sistema RAG privado ou hospedado localmente?
Sim. Se necessário, posso projetar sistemas usando bancos de dados vetoriais auto-hospedados e modelos locais/opensource.
Você pode conectar o sistema RAG ao meu site ou aplicação?
Sim. Posso expor o pipeline RAG via API ou integrá-lo a uma aplicação existente, dependendo da sua stack.
