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Vou construir um chatbot de perguntas e respostas com IA usando rag
Yuki U
Sobre este Serviço
Tradução automática
Vou criar um chatbot de documentos com RAG que pode responder perguntas usando seus PDFs, documentos, FAQs ou conteúdo da base de conhecimento.
O sistema busca informações relevantes nos seus documentos, envia para um modelo de IA e retorna respostas com trechos de fonte para que os usuários possam verificar de onde veio a resposta.
Dependendo do pacote, posso criar uma API backend apenas com FastAPI, um chatbot web simples ou uma aplicação RAG mais completa com upload de documentos, configuração de banco de vetores, Docker Compose e documentação de setup.
Por que me escolher?
Sou um engenheiro de software focado em backend que constrói APIs em Python, protótipos de IA/RAG e sistemas de busca de documentos usando FastAPI, bancos de vetores, Docker e ferramentas modernas de backend.
Para projetos de RAG, foco mais do que apenas conectar uma API de IA. Presto atenção ao chunking de documentos, qualidade da recuperação, trechos de fonte, estrutura limpa de API e documentação clara de setup.
O que você pode esperar:
- Comunicação clara antes e durante o projeto
- Estrutura limpa de backend com FastAPI
- Configuração de chunking de documentos e busca por vetores
- UI simples e funcional, dependendo do pacote
- Código fonte e documentação de setup incluídos
Conheça mais sobre Yuki U
Yuki U
Software Engineer
- A partir deEstados Unidos
- Membro desdefev. de 2018
Idiomas
Japonês, Inglês
I’m a backend-focused software engineer with experience building APIs, data-heavy backend systems, and product features using Python, Go, TypeScript, React, and SQL. Recently, I’ve been focusing on AI/RAG systems, including a full-stack internal docs assistant built with FastAPI and pgvector. I enjoy building practical, reliable systems that connect technical design with real product value.
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Perguntas frequentes
Tradução automática
O que é um chatbot RAG?
Um chatbot RAG responde perguntas usando seus próprios documentos. Ele primeiro busca informações relevantes nos seus documentos e depois usa um modelo de IA para gerar uma resposta com base nessas fontes.
O chatbot consegue responder perguntas de PDFs?
Sim. Posso criar o chatbot para trabalhar com PDFs, arquivos de texto, Markdown, FAQs ou outros conteúdos de documentos, dependendo do pacote e do formato do documento.
O chatbot vai incluir citações de fontes?
Sim. O chatbot pode retornar trechos de fonte ou referências dos documentos para que os usuários possam verificar de onde veio a resposta.
Preciso de uma chave de API OpenAI?
Na maioria dos casos, sim. Você pode fornecer sua própria chave API da OpenAI ou de outro provedor de IA suportado. Se não tiver certeza, posso te orientar sobre o que é necessário.
Você vai treinar um modelo de IA personalizado?
Não. Este serviço não inclui treinamento de um modelo de IA personalizado. Eu construo um sistema RAG que recupera informações dos seus documentos e envia o contexto relevante para um modelo de IA.
Você consegue garantir respostas 100% precisas?
Nenhum chatbot de IA pode garantir respostas perfeitas. No entanto, eu construo o sistema para recuperar conteúdo relevante dos documentos e incluir trechos de fonte para facilitar a verificação das respostas.
