Vou construir um chatbot RAG empresarial com busca híbrida e banco de dados vetorial

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Noah Tiwari
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Sobre este Serviço

Tradução automática

Vou criar uma pipeline RAG personalizada ou um sistema RAG empresarial para seu negócio, documentos ou base de conhecimento.

Sou especialista em construir sistemas de IA confiáveis que podem recuperar informações relevantes dos seus documentos e gerar respostas fundamentadas usando LLMs.

Minhas soluções RAG podem incluir busca semântica, busca híbrida, BM25, bancos de dados vetoriais, reranking, RRF, GraphRAG, agentes de IA, citações, APIs FastAPI, autenticação e integração com banco de dados.

O que posso construir

  • Chatbots RAG personalizados
  • Sistemas RAG empresariais
  • Sistemas de Q&A de documentos
  • Busca semântica e híbrida
  • Recuperação de palavras-chave BM25
  • Integração com banco de dados vetoriais
  • Fusão de resultados RRF
  • Reranking com cross encoder
  • GraphRAG
  • Fluxos de trabalho RAG com agentes
  • Pipeline de ingestão de documentos
  • Rastreamento de citações e fontes
  • APIs backend FastAPI
  • Integração com banco de dados
  • Autenticação e controle de acesso baseado em papéis

Tecnologias

Python, LangChain, FastAPI, PostgreSQL, pgvector, Pinecone, Google Gemini, Hugging Face e APIs de IA.

Posso construir o sistema desde document ingestion, retrieval, reranking, geração e API, com uma estrutura que pode ser expandida para uso em produção.

Por favor, envie uma mensagem antes de fazer o pedido para que possamos discutir seus requisitos e escolher o pacote adequado.

Conheça mais sobre Noah Tiwari

Noah Tiwari

RAG, DEEP LEARNING, GEN AI, COMPUTER VISION, WEB DEVELOPMENT, RESEARCH WORK

  • A partir deÍndia
  • Membro desdeset. de 2026
  • Responde em aprox.:1 hora
  • Idiomas

    Hindi, Inglês
AI Engineer focused on Agentic AI, automation, and rapid MVP development. Experienced in building enterprise-grade workflows using multi-agent orchestration, hybrid retrieval-augmented generation (RAG), and LLM-powered automation. Comfortable working independently across the full stack — data pipelines, model training, ontology design, and backend APIs — and skilled at using AI coding agents (Claude Code, Gemini, Codex) to move from idea to working prototype in days, not weeks.

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