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Vou criar um chatbot rag de IA com LLM, LangChain, banco de vetores e MLOps
Wasi Ahmad
Sobre este Serviço
Tradução automática
Eu construo chatbots RAG e sistemas de IA alimentados por grandes modelos de linguagem, apoiados por engenharia real de MLOps.
Precisa de um chatbot IA para atendimento ao cliente, um chatbot de e-commerce ou um chatbot interno que responde perguntas a partir dos seus próprios documentos? Eu crio chatbots RAG que conectam grandes modelos de linguagem aos seus dados usando geração aumentada por recuperação. Isso significa que seu chatbot fornece respostas reais e precisas, ao invés de adivinhar.
Configuro bancos de dados vetoriais como Pinecone e ajusto buscas para que seu chatbot RAG encontre a resposta certa, não apenas uma semelhante. Uso LangChain e Hugging Face para a camada de IA. Também trago habilidades reais de MLOps. Construo pipelines de CI/CD e testes automáticos, e implanto usando FastAPI, para que seu chatbot permaneça confiável após o lançamento, não só durante uma demonstração.
O que ofereço:
Desenvolvimento de chatbot RAG usando LLMs, incluindo OpenAI e modelos de código aberto
Configuração de banco de dados vetorial e ajuste de busca, incluindo Pinecone
Integração de LangChain e Hugging Face
Pipelines de MLOps com CI/CD e testes automáticos
Implantação com FastAPI
Limpeza e documentação de sistemas de chatbot e ML desorganizados
Atualmente, suporte sistemas de chatbot ao vivo lidando com tráfego real de usuários em produção. Também criei e publiquei
Conheça mais sobre Wasi Ahmad
Wasi Ahmad
Software Engineer: AI, MLOps
- A partir deBangladesh
- Membro desdeago. de 2026
Idiomas
Bengali, Inglês
I build AI chatbots and machine learning pipelines that work in the real world. I create RAG chatbots that pull the right answers using smart vector search. I also build CI/CD pipelines so ML projects run smoothly after launch. At Nascenia, I support government chatbots and improved their retrieval speed. I built ccllm, a published Python package for compression and retrieval, with its own API and automatic testing. I have a degree in Electrical and Computer Engineering and published research in AI. If you need a chatbot that actually works, let's talk.
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Perguntas frequentes
Tradução automática
O que é um chatbot RAG?
Um chatbot RAG usa geração aumentada por recuperação para conectar um grande modelo de linguagem aos seus próprios dados. Em vez de adivinhar, ele busca informações reais primeiro, depois gera uma resposta precisa com base no que encontra.
Você consegue construir um chatbot que use meus próprios documentos ou dados?
Sim. Eu conecto o chatbot aos seus documentos, PDFs ou banco de dados usando um banco de dados vetorial como Pinecone, para que ele responda perguntas usando seu conteúdo real ao invés de conhecimento geral.
Quais modelos e ferramentas de IA você usa?
Trabalho com modelos da OpenAI e LLMs de código aberto, usando LangChain e Hugging Face para a camada de IA, e Pinecone para busca e recuperação vetorial.
Você oferece serviços de MLOps, além do desenvolvimento de chatbot?
Sim. Eu construo pipelines de CI/CD, configuro testes automáticos e faço implantação com FastAPI, para que seu sistema de IA permaneça confiável após o lançamento, não só durante os testes.
Esse chatbot pode ser usado para atendimento ao cliente ou e-commerce?
Sim. Eu crio chatbots RAG para atendimento ao cliente, perguntas sobre produtos de e-commerce e busca em bases de conhecimento internas, garantindo respostas precisas a partir do seu conteúdo real.
Como um chatbot RAG é diferente de um chatbot comum?
Um chatbot comum geralmente depende apenas do treinamento geral do modelo de IA e pode adivinhar ou inventar respostas. Um chatbot RAG busca dados reais primeiro, garantindo que suas respostas estejam fundamentadas na sua informação real.
Você conserta ou melhora um chatbot existente?
Sim. Eu reviso sistemas de chatbot e ML existentes, limpo códigos desorganizados e melhoro a precisão, velocidade ou confiabilidade, incluindo sistemas com pouca ou nenhuma documentação.
O que você precisa de mim para começar?
Normalmente, preciso da sua fonte de dados, como documentos, um site ou um banco de dados, junto com seu objetivo para o chatbot, como suporte ao cliente ou busca interna, para projetar a configuração RAG adequada.
Quanto tempo leva um projeto de chatbot RAG?
Uma configuração básica de chatbot RAG geralmente leva alguns dias, enquanto um sistema completo com ajuste de banco de dados vetorial, testes e implantação leva mais tempo, dependendo do tamanho dos seus dados e requisitos.
