Vou construir agentes RAG em python usando microsoft foundry

Não, seus dados estão completamente seguros. Ao arquitetar seu pipeline RAG personalizado em Python dentro do Microsoft Foundry e do seu tenant privado do Microsoft 365, seus dados permanecem isolados. Nenhum modelo público é treinado com suas informações proprietárias, garantindo total conformidade com a privacidade dos dados.

Chatbots padrão muitas vezes alucinam e têm dificuldades com layouts complexos de arquivos, textos não estruturados ou bancos de dados grandes. Um backend Python personalizado, feito com LangChain ou LlamaIndex, permite estratégias avançadas de chunking, filtragem de metadados e correspondência semântica, garantindo alta precisão.

Trabalho nativamente com bancos de dados vetoriais de alto desempenho, otimizados para dados empresariais, incluindo Qdrant, Chroma e Azure AI Search. Configuro indexação adequada, esquemas de coleção e estruturas de metadados para atender às necessidades de escala e velocidade do seu negócio.

Para começar, você precisará fornecer uma visão geral da sua arquitetura de dados atual (por exemplo, pastas SharePoint, bancos de dados locais ou Blob storage) e um conjunto de exemplos dos arquivos com os quais deseja que o agente de IA interaja. Se for usar o Microsoft Foundry, o acesso temporário ao ambiente ou tenant será necessário.

Com certeza. Minha especialidade principal é conectar IA baseada em código com fluxos de trabalho empresariais. Eu implanto o pipeline RAG em Python como uma API segura (usando FastAPI), que pode ser facilmente conectada ao Microsoft Copilot Studio ou acionada automaticamente via Power Automate.