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Vou construir um chatbot rag que responde apenas a partir dos seus documentos
Wajahat H.
Sobre este Serviço
Tradução automática
ChatGPT não conhece seus documentos. Eu crio sistemas RAG que respondem perguntas com base nos seus dados, com citações de fontes. Sem alucinações.
O que você recebe
- Ferramenta de Q&A (aplicativo implantável)
- Código fonte (propriedade total)
- Demonstração ao vivo (teste antes de finalizar)
- Documentação (guias passo a passo)
- Integração com IA na nuvem (opcional)
Como funciona
- Envie seus documentos (PDF, Word, texto, planilhas)
- Eu construo seu sistema RAG (análise, divisão, embeddings, armazenamento vetorial, recuperação)
- Você testa com a demonstração ao vivo, revisões incluídas
Por que me escolher
- Profundidade técnica sem jargão - explicado de forma simples
- Precisão é prioridade - citações em cada resposta, diz "não sei" quando necessário
- Você possui o que eu construir - sem assinaturas, código fonte completo na entrega
Conheça mais sobre Wajahat H.
Wajahat H.
Python and Flask developer building small web apps and tools
- A partir dePaquistão
- Membro desdejan. de 2020
- Responde em aprox.:1 hora
Idiomas
Inglês
Hi - I’m Wajahat. I build small web apps and backend tools with Python and Flask. I focus on clean, readable code, simple deployment, and practical results. I use JSON/SQLite for persistence and minimal JavaScript (Fetch) for responsive UIs when needed. Send a short description of the problem and I’ll propose a simple plan.
What I deliver:
- a working Flask app or script
- source code with clear instructions
- a short explanation of how to expand the project later
- regular communication, realistic scope, and delivery on time
I look forward to building something useful with you.
Tradução automática
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Perguntas frequentes
Tradução automática
Como posso ter certeza de que as respostas vêm realmente dos meus documentos?
Cada resposta inclui citações diretas mostrando exatamente qual documento e página a informação veio. Você pode verificar cada resposta com seus arquivos fonte. Se uma resposta não citar uma fonte, significa que o sistema reconhece que não encontrou informações relevantes, nunca inventando respostas.
O que acontece quando o sistema não encontra uma resposta nos meus documentos?
O sistema foi projetado para dizer "não sei" ao invés de adivinhar. Você receberá uma mensagem clara de que nenhuma informação relevante foi encontrada, junto com as seções do documento que foram pesquisadas. Se isso acontecer com frequência, posso ajustar a indexação ou sugerir adicionar mais fontes relevantes.
Posso usar isso sem enviar meus documentos para APIs na nuvem?
Sim, escolha a opção de auto-hospedagem e todo processamento acontece localmente na sua máquina. Seus documentos nunca deixam sua infraestrutura. Também ofereço uma abordagem híbrida: mantenha documentos sensíveis localmente enquanto usa IA na nuvem para consultas não confidenciais.
Quais formatos de documento você suporta?
O sistema processa arquivos PDF, Word (.docx), texto simples (.txt), Markdown (.md) e HTML.
Vou ter propriedade total do código fonte?
Você recebe 100% de propriedade de todo o código personalizado, sem taxas de licença contínuas. O pacote inclui código fonte completo, documentação de configuração e uma demonstração funcional para que você possa modificar, expandir ou passar para sua equipe.
Quanto tempo leva para construir meu sistema de Q&A?
A maioria dos sistemas fica pronta em 7 a 14 dias, dependendo da complexidade dos documentos e das necessidades de personalização. Você receberá uma estimativa de prazo após eu revisar seu conjunto de documentos e requisitos. Projetos simples com fontes claras podem terminar em menos de uma semana.
Posso adicionar ou atualizar documentos depois que o sistema estiver pronto?
Sim, o sistema suporta atualizações incrementais. Você pode adicionar novos documentos ou revisar os existentes sem precisar reconstruir tudo. Forneço instruções claras e um script simples para reindexar os arquivos atualizados.
E se as respostas não forem precisas o suficiente?
Ofereço uma fase de revisão para ajustar o desempenho, modificando estratégias de divisão, ajustando parâmetros de recuperação ou adicionando exemplos de documentos para melhorar a precisão. Definimos critérios de sucesso juntos desde o início, para que ambas as partes concordem com o que é "suficientemente bom".
