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Vou construir pipelines de dados prontos para IA para aplicações de rag, llm e agentes de IA
Ajudando PMEs com Dados e IA
Bem-vindo ao mundo de Dados e IA! 🚀
Eu ajudo PMEs a passar de dados dispersos para IA pronta para produção. Engenheiro de Dados certificado pelo Google com mais de 7 anos entregando para marcas como...
Sobre este Serviço
Sua LLM é tão inteligente quanto os dados que ela recupera.
Eu construo pipelines de dados prontos para produção que transformam seus documentos, bancos de dados e ferramentas SaaS em bases de conhecimento prontas para IA para aplicações de RAG, LLM e agentes, com a qualidade de recuperação que você precisa.
O QUE VOCÊ RECEBE:
- Ingestão de múltiplas fontes (Notion, Confluence, Drive, S3, bancos de dados, sites, PDFs)
- Segmentação inteligente ajustada ao seu conteúdo (não apenas divisões simples)
- Embeddings com seu modelo de escolha (OpenAI, Cohere, open-source)
- Configuração de banco de vetores (pgvector, Pinecone, Weaviate, Qdrant, Chroma)
- Filtragem de metadados + busca híbrida para recuperação precisa
- Ferramenta de avaliação para você medir a qualidade
- Documentos limpos para sua equipe poder assumir e expandir
POR QUE ESCOLHER MIM:
- Engenheiro de Dados Certificado pelo Google
- Mais de 20 projetos de dados entregues, incluindo trabalhos de RAG (ShareDat)
- Sólida experiência em engenharia de dados, trato RAG como um problema de dados primeiro, de LLM segundo
PARA QUEM É ESTE SERVIÇO:
Fundadores que estão criando produtos de IA, equipes adicionando RAG às ferramentas internas e agências que entregam recursos de IA, cansados de protótipos "funciona em 5 documentos" que colapsam na escala.
Me envie uma mensagem antes de fazer o pedido para que eu possa definir suas fontes, volume e alvos de recuperação.
Meu portfólio
Outros serviços de Engenharia de Dados que eu ofereço
Perguntas frequentes
Tradução automática
Com quais bancos de dados vetoriais você trabalha?
pgvector (Postgres), Pinecone, Weaviate, Qdrant, Chroma, Milvus, e opções nativas na nuvem como BigQuery vector search e Snowflake Cortex. Se você não souber qual escolher, vou recomendar uma com base na sua escala e orçamento.
De quais fontes de dados você pode fazer ingestão?
Notion, Confluence, Google Drive, SharePoint, Slack, Intercom, Zendesk, sites, PDFs, bancos de dados (Postgres/MySQL/Mongo), S3/GCS e qualquer API REST. Se tiver uma fonte personalizada, me envie uma mensagem primeiro.
Você também constrói o chatbot / frontend?
Meu serviço principal é a pipeline de dados e recuperação — a base que a maioria dos projetos de RAG erra. Posso adicionar um protótipo simples de chat como um extra. Para interfaces de produção, posso recomendar parceiros ou passar para sua equipe de frontend.
Como isso é diferente de usar apenas LangChain / LlamaIndex?
São frameworks, não pipelines. A maioria das falhas em RAG não é por causa do framework — é por causa da segmentação, metadados, qualidade dos dados e ajuste de recuperação. Eu construo toda a camada de engenharia de dados por baixo para que esses frameworks funcionem bem na produção.
O pipeline mantém a base de conhecimento sincronizada com atualizações da fonte?
Sim. Os planos Standard e Premium incluem sincronização incremental, para que documentos novos e atualizados passem automaticamente em uma programação. O básico é uma carga única, bom para corpora estáticos.
Você pode ajudar a avaliar se a recuperação está realmente funcionando?
Sim, e essa é a parte que a maioria dos projetos pula. Os planos Standard e Premium incluem uma ferramenta de avaliação de recuperação com consultas de teste, métricas de taxa de acerto e um ciclo de feedback para que a qualidade seja mensurável, não só uma sensação.
