Eu vou construir um sistema RAG pronto para produção integrado ao seu LLM

Se seus usuários estão recebendo respostas erradas do seu IA, o problema não é o LLM, é que ele não conhece seus dados.

Eu construo sistemas RAG (Retrieval-Augmented Generation) que conectam seu LLM diretamente aos seus documentos, políticas ou base de conhecimento, para que ele responda com base no seu conteúdo, não na adivinhação.

O que eu entrego:

Pipeline de ingestão: seus PDFs, documentos ou textos divididos em partes, embutidos e armazenados

Camada de recuperação: busca semântica com pgvector + reclassificação FAISS

Resposta do LLM baseada nos seus dados reais, com rastreabilidade da fonte

Endpoints FastAPI limpos que seu frontend ou aplicativo pode chamar imediatamente

Pronto para Docker, totalmente configurado, de nível produção desde o primeiro dia

Por que trabalhar comigo:

Sou certificado pela NVIDIA em Construção de Agentes RAG com LLMs e certificado pelo CS50 de Harvard em IA com Python. Arquiteturei um sistema RAG de pipeline duplo (CRAG + agente LangGraph ReAct) para uma plataforma aérea real, não um projeto de tutorial.

Antes de fazer seu pedido:

Me envie uma mensagem com seu caso de uso. Vou te dizer honestamente qual pacote se encaixa, qual a stack certa e se RAG é mesmo a solução ideal para seu problema.