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Crearé un chatbot RAG entrenado en tus documentos
Adam M
Acerca de este Servicio
Traducción automática
Tus documentos, no chat genérico.
Construyo chatbots RAG que responden desde TUS PDFs, sitios web o bases de datos, con citas. Segmentación, embeddings, una tienda de vectores y una interfaz de chat fundamentada. Obtienes el código fuente, una aplicación ejecutable y una entrega rápida.
Lo que obtienes:
- Ingesta de PDFs, sitios, documentos o una copia de base de datos
- - Segmentación adaptada a tu contenido
- - Embeddings + base de datos de vectores (Pinecone, Chroma, Qdrant, Weaviate o pgvector)
- - Búsqueda densa / híbrida y reordenamiento opcional
- - API de chat + interfaz web con citas de fuentes
- - Prompts que se niegan a inventar hechos cuando la recuperación está vacía
Pila tecnológica: Python, FastAPI o Next.js, LangChain o LlamaIndex, OpenAI / Anthropic / modelos locales, Docker.
Proceso: envías documentos de muestra + preguntas reales, yo entrego un índice + ciclo de chat, iteramos sobre respuestas incorrectas o ausentes, y luego entregamos.
Para comenzar: 5-20 archivos de muestra y 10 preguntas reales. Escríbeme si necesitas Slack, SSO o una base de datos de vectores específica.
Conoce a Adam M
Adam M
AI Engineer, RAG, ML and Agents
- DeMarruecos
- Miembro desdesep 2025
- Responde aprox. en:1 hora
Idiomas
Inglés, Francés, Árabe
I build production AI systems: RAG chatbots grounded in your docs, custom ML and deep learning models, generative AI apps, and tool-using agents. Python, LangChain, LlamaIndex, PyTorch, FastAPI. You get source code, evaluation, and a handoff - not a wrapped chatbot template. I will tell you if RAG, a model, or an agent is the wrong tool. Based in Morocco. English and French.
Traducción automática
FAQ
Traducción automática
¿El bot inventará respuestas que no estén en mis documentos?
RAG todavía usa un LLM, por lo que puede desviarse. Fundamenta las respuestas en fragmentos recuperados, muestra citas y le indica que no sabe cuando la recuperación es débil. La versión premium añade un conjunto de evaluación para medir eso.
¿Puedes mantener mis datos fuera de OpenAI?
Sí, usando Azure, un endpoint VPC o un modelo local (Ollama / vLLM). Indícalo desde el principio. No enviaré tus archivos a una API pública a menos que lo apruebes.
¿Qué pasa si mis PDFs están escaneados o desordenados?
Los PDFs escaneados necesitan OCR. Las tablas y diseños de varias columnas requieren un análisis adicional. Dímelo en orden; OCR o limpieza intensiva puede ser un costo adicional si el volumen es grande.
¿Soy dueño del código?
Sí. Obtienes los archivos del proyecto. Las APIs de terceros permanecen en tus cuentas y facturación. No reclamo tus datos ni te bloqueo en un producto alojado mío.
