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Construiré un chatbot RAG personalizado con langchain y AWS bedrock

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Abdallah N
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Chatbots RAG de nivel empresarial: LangChain, AWS Bedrock y búsqueda vectorial


Deja de usar IA genérica que hallucina. Como ingeniero de backend con experiencia en sistemas bancarios críticos en NTT DATA, construyo soluciones de Retrieval-Augmented Generation (RAG) seguras, escalables y de alto rendimiento que realmente entienden tus datos propietarios.


¿Por qué confiar en mí?


No construyo simples envoltorios. Diseño arquitecturas robustas. Mi experiencia en resolución de problemas en producción e infraestructura en la nube (AWS, OpenShift) garantiza que tu IA sea confiable, privada y rentable.


Lo que ofrezco:

  • Pipeline RAG personalizado: Integración de LangChain con AWS Bedrock (Claude 3.5), OpenAI o DeepSeek.
  • Búsqueda vectorial avanzada: Implementación de pgvector, Pinecone o ChromaDB.
  • Backend nativo en la nube: API escalable usando FastAPI/Python o Spring Boot/Java.
  • Inteligencia de datos: Procesamiento inteligente de documentos (PDF, Web, SQL) para minimizar hallucinations.
  • Listo para producción: Código limpio, autenticación JWT y pruebas rigurosas.

Pila tecnológica: LangChain, AWS (Lambda, Bedrock, S3), Docker, PostgreSQL, Redis.


Envíame un mensaje ahora para discutir tu proyecto. Convirtamos tus datos en un asistente inteligente.


Conoce a Abdallah N

Abdallah N

Backend Cloud Engineer

  • DeMarruecos
  • Miembro desdesep 2024
  • Responde aprox. en:1 hora
  • Idiomas

    Árabe, Francés, Inglés
Hello! I’m Abdallah, a Backend Engineer with 2+ years of experience building scalable APIs, cloud applications, and AI-driven systems. I help businesses transform ideas into secure, high-performing software solutions. ✅ What I Do: • Backend development with Java (Spring Boot) & Python (Django, FastAPI) • Cloud-native solutions using AWS (Lambda, S3, API Gateway, DynamoDB, RDS) • Microservices & REST APIs for scalable architectures • Database design & optimization (SQL & NoSQL) • Integration with AI/LLMs & RAG pipelines • Debugging, optimization, and deployment

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