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Vou construir um chatbot RAG pronto para produção
Engenheiro de IA e ML, LangChain, RAG, FastAPI, LangGraph
Oi, eu sou Vinay — um engenheiro de IA/ML que constrói e entrega produtos de IA de verdade, não só tutoriais. Meu foco são sistemas de IA full-stack: agentes inteligentes, chatbots com RAG e APIs com ...
Sobre este Serviço
Procurando um chatbot que realmente conheça seus dados? Este serviço oferece um pipeline completo de Retrieval-Augmented Generation (RAG), não apenas uma camada básica ao redor do ChatGPT, mas um sistema real com ingestão de documentos, busca vetorial e um endpoint de API limpo que seu frontend pode chamar.
O que você recebe:
Ingestão de documentos de PDFs, TXT ou URLs
Armazenamento vetorial com ChromaDB ou FAISS (sua escolha)
Chain LangChain RetrievalQA com memória
Backend FastAPI com endpoints REST limpos
Dockerizado e pronto para deploy (Render, Railway, AWS)
UI incluída (Padrão & Premium)
Repositório limpo no GitHub com README, modelo de .env e estrutura de pastas
Uso práticas de nível de produção: logging estruturado, configurações Pydantic, dicas de tipo e dependências fixadas. Isso não é código spaghetti que você tem medo de mexer.
Frameworks:
Scikit-learn
•
keras
•
Panda
Tipo de dados:
Texto
Linguagem de programação:
Python
•
SQL
Ferramentas:
caderno Jupyter
•
Excel
•
Colab
APIs:
OpenAI
Perguntas frequentes
Tradução automática
Quais provedores de LLM você suporta?
Trabalho com OpenAI, Google Gemini, Groq (Llama) e Anthropic Claude. Se você tiver uma chave de API de qualquer provedor, posso integrá-la. Vou recomendar a melhor opção para seu caso de uso e orçamento.
Você pode deployar isso no meu servidor ou conta na nuvem já existente?
Sim — para o pacote Premium, faço o deploy no Render, Railway, AWS EC2 ou qualquer VPS Linux. Preciso de credenciais de acesso temporárias, que você pode revogar após a entrega.
Quais tipos de documentos o chatbot consegue lidar?
PDFs, arquivos de texto simples, documentos Word (.docx), URLs da web e arquivos CSV. Precisa de outro tipo? É só perguntar antes de fazer o pedido.
