Procuramos um desenvolvedor especializado em Inteligência Artificial e sistemas RAG para implementar uma integração nativa e robusta de Retrieval-Augmented Generation em nossa plataforma JetChat. Esta integração é fundamental para o sucesso de nossos projetos e não pode ser tratada como um recurso secundário.
Contexto e Importância
Para nós, a base de conhecimento é o insumo mais valioso do projeto. É Justamente ela que garante a relevância e a eficácia das entregas aos nossos clientes. Por isso, entendemos que a integração com RAG não é um detalhe opcional, mas sim um ponto central para a continuidade do trabalho.
Gostaria de reforçar que precisamos dessa funcionalidade dentro da própria ferramenta, de forma nativa e integrada, sem que fiquemos dependentes de soluções manuais ou de terceiros. O fluxo precisa ser simples e natural: o cliente deve ter autonomia para subir novos documentos, atualizar conteúdos e manter sua própria base de conhecimento — naturalmente sob nossa supervisão e acompanhamento.
Objetivos Principais
Integração Nativa RAG: Implementar sistema de Retrieval-Augmented Generation completamente integrado à plataforma JetChat
Gerenciamento Autônomo: Interface intuitiva para que clientes possam fazer upload e gerenciar documentos independentemente
Processamento Inteligente: Sistema capaz de processar múltiplos formatos de documento (pdf, txt, doc, html)
respostas contextualmente relevantes: chatbot que utiliza a base de conhecimento para fornecer respostas precisas e fundamentadas
escalabilidade: solução que suporte crescimento da base de conhecimento sem perda de performance
requisitos técnicos obrigatórios
frameworks open-source: utilização de soluções como langchain, llamaindex, haystack ou equivalentes
banco de dados vetorial: implementação com chromadb, pinecone, faiss, weaviate ou similar
processamento de documentos: sistema robusto de ingestão e indexação de documentos
apis de llm: integração com openai gpt-4, claude, google gemini ou modelos equivalentes
interface de upload: sistema drag-and-drop intuitivo para gerenciamento de documentos
versionamento: controle de versões dos documentos e atualizações da base de conhecimento
funcionalidades específicas requeridas
sistema de upload inteligente
interface amigável para upload de documentos múltiplos
processamento automático e categorização de conteúdo
validação de formatos e tamanhos de arquivo
processamento de documentos
ocr para documentos escaneados
extração de metadados e indexação automática
segmentação inteligente de conteúdo para melhor recuperação
sistema de busca avançado
busca semântica e por palavras-chave
filtros por tipo de documento, data e relevância
sugestões automáticas baseadas no contexto
interface de gerenciamento
dashboard para visualização da base de conhecimento
estatísticas de uso e performance do sistema
ferramentas de manutenção e otimização
entregáveis esperados
código fonte completo: sistema totalmente funcional e documentado
documentação técnica: manual de instalação, configuração e manutenção
interface administrativa: painel de controle para gerenciamento da base de conhecimento
testes e validação: suite completa de testes automatizados
treinamento: sessão de capacitação para nossa equipe técnica
perfil do freelancer ideal
experiência comprovada: mínimo 3 anos em desenvolvimento de sistemas rag e ia conversacional
conhecimento técnico:
python/
node.js avançado
Frameworks de IA (LangChain, LlamaIndex, Haystack)
Bancos de dados vetoriais
APIs de LLM (OpenAI, Claude, Gemini)
Portfolio Relevante: Projetos similares com chatbots inteligentes e sistemas RAG
Comunicação: Fluência em português brasileiro e capacidade de trabalhar em fuso horário brasileiro
Diferenciais Valorizados
Experiência com integração de chatbots em plataformas existentes
Conhecimento em otimização de performance para sistemas RAG
Experiência com deploy em ambiente de produção
Certificações em tecnologias de IA e Machine Learning
Por Que Este Projeto é Crucial
Essa capacidade de atualização é essencial, pois o cliente também demandará essa facilidade. Não podemos correr o risco de ter o agente conversacional funcionando parcialmente, enquanto nós seguimos com a sobrecarga de alimentar a base por fora.
Por isso, pedimos que considerem seriamente o desenvolvimento da integração RAG, utilizando fontes open-source já disponíveis no mercado. Isso trará não só agilidade e escalabilidade para nossos projetos, mas também maior valor agregado à própria ferramenta que vocês estão nos entregando.
Metodologia de Trabalho
Utilizamos metodologia ágil com entregas incrementais. Esperamos:
Reuniões semanais de acompanhamento
Demos quinzenais das funcionalidades desenvolvidas
Comunicação proativa sobre desafios e soluções
Flexibilidade para ajustes baseados em feedback
Próximos Passos
Se você possui a experiência necessária e entende a importância estratégica deste projeto, gostaríamos de conversar. Em sua proposta, inclua:
Experiência Relevante: Descreva projetos similares que já desenvolveu
Abordagem Técnica: Como pretende implementar a solução RAG
Cronograma Detalhado: Timeline realista para entrega
Investimento: Proposta comercial clara e justificada
Portfolio: Links ou exemplos de trabalhos anteriores com IA conversacional
Estamos buscando uma parceria de longo prazo com um profissional que compreenda que esta integração RAG é o coração de nossa proposta de valor aos clientes.
Prazo de Entrega: Não estabelecido