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Vou construir um chatbot de IA personalizado com langchain rag
Vikant Sharma
Sobre este Serviço
Tradução automática
Você quer criar um chatbot inteligente de IA treinado com os dados, documentos ou APIs personalizados da sua empresa? Eu vou construir e implantar um assistente de IA conversacional de nível de produção, adaptado ao seu fluxo de trabalho exato.
O que eu ofereço:
- Pipeline RAG personalizado: Converse diretamente com seus PDFs, CSVs, páginas do Notion e bases de conhecimento privadas usando LangChain e LlamaIndex.
- Configuração de banco de dados vetorial: Recuperação semântica e armazenamento de embeddings usando Chroma DB, Pinecone, FAISS ou PGVector.
- Integrações com LLM: OpenAI (GPT-4o), Claude 3.5 ou modelos de código aberto locais via Ollama (Llama 3, Mistral).
- Aplicação full-stack: Interface de chat interativa e responsiva construída em React/TypeScript com um backend robusto em Node.js ou Python.
- Chamada de API e ferramentas: Conecte seu agente de IA a APIs REST externas, CRMs ou bancos de dados SQL para acionar tarefas automatizadas.
Por que trabalhar comigo?
- Engenheiro full-stack e de IA sênior com experiência em produção empresarial.
- Código fonte limpo, modular e totalmente documentado.
- Melhores práticas de segurança empresarial para proteger seus dados proprietários.
Por favor, envie uma mensagem antes de fazer seu pedido para que possamos discutir sua arquitetura, caso de uso e requisitos de API!
Conheça mais sobre Vikant Sharma
Vikant Sharma
Full Stack Developer, Web and Mobile Apps, AI Driven
- A partir deÍndia
- Membro desdeago. de 2020
- Responde em aprox.:1 hora
Idiomas
Hindi, Inglês
Hi! I am a Senior Full-Stack Engineer with 9+ years of experience building high-performance web, mobile, and AI solutions. I specialize in React, React Native, Node.js, and TypeScript, alongside modern AI integrations using LangChain, RAG pipelines, and OpenAI APIs. From complete MVPs and scalable architectures to bug fixes and automated workflows, I deliver clean, secure, and production-ready code fast. Reach out with your project requirements and let's get started!
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Perguntas frequentes
Tradução automática
De quais documentos e formatos de arquivo o chatbot de IA pode aprender?
O chatbot pode ingerir e consultar dados de PDFs, documentos Word (DOCX), planilhas CSV/Excel, arquivos TXT, JSON, páginas do Notion e arquivos markdown usando um pipeline RAG do LangChain.
Preciso fornecer minhas próprias chaves de API?
Sim, você fornecerá sua própria chave de API (por exemplo, OpenAI, Anthropic ou Pinecone) para manter controle total sobre faturamento e uso. Se preferir uma solução local e privada sem taxas de API, posso configurá-la usando Ollama com modelos de código aberto como Llama 3 ou Mistral.
O chatbot pode ser incorporado diretamente ao meu site ou aplicativo existentes?
Com certeza. Posso criar um widget de chat embutível independente, um endpoint de API ou integrar o assistente diretamente ao seu aplicativo React, Next.js ou móvel existente.
Meus dados são privados e seguros?
Sim. Seus dados nunca são usados para treinar modelos públicos. Usamos embeddings vetoriais isolados e endpoints de API privados, garantindo que seus documentos confidenciais permaneçam confidenciais.
Os custos de uso da API OpenAI ou LLM estão incluídos no preço do serviço?
Não, o serviço cobre arquitetura, desenvolvimento de código personalizado e integração de sistema. Você conectará sua própria chave de API (por exemplo, OpenAI, Anthropic ou Pinecone) e pagará ao provedor diretamente com base no seu uso. Para a maioria dos casos de uso pequenos a médios com modelos modernos como GPT-4o-mini, os custos de API são mínimos.
É possível rodar esse chatbot sem taxas mensais de API?
Sim! Se você quiser evitar totalmente custos de assinatura de API de terceiros, posso construir seu chatbot usando modelos de código aberto locais (como Llama 3 ou Mistral via Ollama) combinados com modelos de embedding locais. Assim, seu sistema permanece totalmente privado e 100% livre de taxas por token de API, desde que seu sistema suporte isso.
