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Vou construir um chatbot rag personalizado usando langchain
Md Sajedul
Sobre este Serviço
Tradução automática
Precisa de um chatbot IA confiável que possa entender e responder perguntas a partir dos seus documentos ou dados de negócio?
Vou criar um chatbot de Geração Aumentada por Recuperação (RAG) personalizado, adaptado aos seus dados, usando Python, LangChain, busca por vetores e LLMs.
O que posso criar
Processamento de PDFs, TXT, JSON e documentos estruturados
Perguntas e respostas em documentos com contexto
Busca semântica por vetores
Recuperação híbrida usando Vector Search + BM25
Reclassificação para melhorar a qualidade da recuperação
Geração de respostas com IA
Respostas fundamentadas na fonte a partir dos seus dados
Backend FastAPI e integração de API
Pipeline RAG personalizável de acordo com suas necessidades
Pipeline RAG
Seu documento de dados Processamento de dados Fragmentação Embeddings Recuperação Reclassificação Resposta fundamentada por LLM
Foco em construir sistemas RAG práticos que recuperam informações relevantes dos seus dados antes de gerar respostas, ajudando a reduzir respostas irrelevantes ou não suportadas.
Se você precisa de um sistema de perguntas e respostas com documentos, chatbot de conhecimento interno ou assistente de IA personalizado, posso criar uma solução sob medida para suas necessidades.
Por favor, entre em contato antes de fazer o pedido para que eu possa revisar seus dados, requisitos e escopo do projeto.
Conheça mais sobre Md Sajedul
Md Sajedul
AI Developer for RAG OCR and AI Chatbots
- A partir deBangladesh
- Membro desdenov. de 2022
- Responde em aprox.:1 hora
- Última entrega3 anos
Idiomas
Inglês
Hi, I'm Sajedul, an AI Developer specializing in Generative AI, OCR, Retrieval-Augmented Generation (RAG), AI Chatbots, Python Automation, and API Integration. I build intelligent AI solutions that automate workflows, process documents, and create AI-powered applications. My expertise includes LangChain, LangGraph, FastAPI, OpenAI, Claude, Gemini, Llama, Mistral, Hugging Face, FAISS, Vector Databases, and REST APIs. I deliver clean, scalable, production-ready solutions with clear communication and on-time delivery
Tradução automática
Perguntas frequentes
Tradução automática
Que tipos de dados você pode usar para o chatbot RAG?
Posso trabalhar com PDF, TXT, JSON e outros dados baseados em texto ou estruturados, dependendo dos requisitos do projeto.
O chatbot consegue responder perguntas a partir dos meus próprios documentos?
Sim. O chatbot RAG recupera informações relevantes dos seus documentos ou base de conhecimento antes de gerar uma resposta.
Você consegue criar um chatbot RAG personalizado para o meu negócio?
Sim. Posso personalizar o pipeline RAG, método de recuperação, integração com LLM, prompts e API de acordo com suas necessidades.
Você suporta busca híbrida?
Sim. Soluções avançadas de RAG podem usar recuperação híbrida combinando busca semântica por vetores e BM25, com reclassificação para melhorar os resultados relevantes.
Você consegue integrar o chatbot com uma API?
Sim. Posso criar um backend FastAPI e endpoints de API para sua aplicação RAG.
Receberei o código fonte?
Sim. O código fonte está incluído de acordo com o pacote selecionado.
Você consegue trabalhar com grandes coleções de documentos?
Sim. O pipeline RAG pode ser projetado para lidar com coleções maiores de documentos, usando estratégias adequadas de fragmentação, embeddings, recuperação e indexação.
O que você precisa de mim antes de começar?
Por favor, forneça seus documentos ou dados, funcionalidades desejadas para o chatbot, perguntas de exemplo, LLM/API preferido, se houver, e quaisquer requisitos técnicos específicos.
Devo entrar em contato com você antes de fazer um pedido?
Sim. Por favor, entre em contato antes de fazer o pedido para que eu possa revisar seus requisitos e confirmar o pacote e escopo adequados.
