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Vou criar um chatbot rag personalizado para seus documentos e base de conhecimento
Eduard K
Sobre este Serviço
Tradução automática
Construa um assistente de IA que responde perguntas usando seus próprios documentos e base de conhecimento, ao invés de depender apenas do conhecimento do modelo geral.
Desenvolvo chatbots RAG (Retrieval-Augmented Generation) personalizados para conhecimento interno, suporte ao cliente, busca de documentos, FAQs, manuais, políticas e informações empresariais.
Dependendo do pacote, sua solução pode incluir:
Processamento de PDF, DOCX, texto e base de conhecimento
Divisão de documentos e embeddings
Busca semântica e recuperação
Integração com OpenAI / ChatGPT
Fluxos de trabalho RAG baseados em LangChain e FAISS
Ajuste de prompt e recuperação
Respostas fundamentadas na fonte
Integração com API ou site
Integração com CRM ou banco de dados para projetos avançados
Autenticação de usuário e suporte multilíngue
Testes, tratamento de erros e código fonte
Meu fluxo de trabalho:
- Revisar seus documentos e caso de uso
- Construir o pipeline de recuperação e LLM
- Testar a qualidade das respostas e a precisão da recuperação
- Entregar a solução funcional e o código fonte
Por favor, entre em contato antes de fazer o pedido se você tiver uma grande coleção de documentos, integrações complexas, requisitos de OCR ou um ambiente de implantação personalizado.
Conheça mais sobre Eduard K
Eduard K
AI LLM Engineer, RAG, Voice AI, Agents, Python Backend
- A partir deRússia
- Membro desdeago. de 2026
Idiomas
Ucraniano, Russo, Inglês
I build practical AI/LLM applications for business workflows: RAG assistants, realtime voice agents, AI chatbots, automation systems, LLM evaluation tools, and Python backends.
My stack includes Python, FastAPI, React, PostgreSQL, OpenAI API, ElevenLabs, LangChain, FAISS, and external APIs. I work with knowledge retrieval, STT-LLM-TTS voice pipelines, structured outputs, testing, evaluation, and backend orchestration.
Recent projects include AI voice agents for recruitment, sales, and education, RAG assistants, and prompt testing/evaluation platforms.
Tradução automática
Meu portfólio
Perguntas frequentes
Tradução automática
Quais formatos de documento você pode usar para a base de conhecimento RAG?
Posso trabalhar com PDF, DOCX, TXT, texto estruturado e outras fontes comuns de documentos. Se seus arquivos forem imagens escaneadas ou precisarem de OCR, por favor, entre em contato antes de fazer o pedido para que eu possa revisar a qualidade e o escopo do documento.
O chatbot vai responder apenas com base nos meus documentos?
Sim. O fluxo de trabalho RAG pode ser configurado para fundamentar respostas na sua base de conhecimento fornecida e evitar respostas não suportadas. A recuperação e o comportamento do prompt serão testados e ajustados para o seu caso de uso.
Quantos documentos posso fornecer?
Isso depende do número, tamanho, formato e complexidade dos documentos. Pequenas coleções de documentos podem se encaixar no pacote Basic. Por favor, entre em contato antes de fazer o pedido para bases de conhecimento grandes ou muitos arquivos.
Você pode integrar o assistente RAG ao meu site, API, CRM ou banco de dados?
Sim. Integrações com site e API são suportadas, e projetos avançados podem incluir integração com CRM ou banco de dados. Por favor, entre em contato antes de fazer o pedido se seu projeto exigir sistemas de terceiros personalizados.
Receberei o código fonte?
Sim. O código fonte está incluído em todos os três pacotes. Também forneço a configuração básica necessária para entender e continuar trabalhando com a solução entregue.
Preciso da minha própria chave API da OpenAI?
Para uma implantação em produção, você deve usar sua própria conta e chave de API para manter o controle do uso e da cobrança. As taxas de uso da API não estão incluídas no preço do serviço.
