# RAG Como Serviço

> Construa e implemente um serviço de Geração Aumentada por Recuperação (RAG) pronto para produção utilizando Claude 3.5 Sonnet e Ragie.ai. Esta implementação permite criar um sistema de consulta de documentos com uma interface Streamlit amigável em menos de 50 linhas de código Python.

- Fonte: https://doutorai.pt/apps/rag-as-a-service
- Categoria: RAG e Conhecimento
- Dificuldade: Médio
- Modelos: Claude
- Frameworks: -
- Corre local?: Precisa de APIs cloud
- Chaves necessárias: Nenhuma
- Licença: Apache-2.0
- Site: Doutor AI (https://doutorai.pt) - ferramentas de IA para pequenos negócios em português

## Tutorial completo

## 🖇️ RAG-as-a-Service com Claude 3.5 Sonnet

Constrói e implementa um serviço de Geração Aumentada por Recuperação (RAG) pronto para produção utilizando Claude 3.5 Sonnet e Ragie.ai. Esta implementação permite-te criar um sistema de consulta de documentos com uma interface Streamlit amigável em menos de 50 linhas de código Python.

### Funcionalidades
- Pipeline RAG pronto para produção
- Integração com Claude 3.5 Sonnet para geração de respostas
- Upload de documentos a partir de URLs
- Consulta de documentos em tempo real
- Suporte para modos de processamento de documentos rápidos e precisos

### Como Começar?

1. Clona o repositório do GitHub

```bash
git clone https://github.com/Shubhamsaboo/awesome-llm-apps.git
cd awesome-llm-apps/rag_tutorials/rag-as-a-service
```

```markdown
# 2. Instala as dependências necessárias:

```bash
npm install
```
```

```bash
pip install -r requirements.txt
```

```markdown
3. Obtém a tua chave de API da Anthropic e a chave de API da Ragie

- Regista-te para uma [conta Anthropic](https://console.anthropic.com/) e obtém a tua chave de API
- Regista-te para uma [conta Ragie](https://www.ragie.ai/) e obtém a tua chave de API

4. Executa a aplicação Streamlit
```

```bash
streamlit run rag_app.py
```

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