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Construiré un chatbot rag con gemini, pinecone y agentes de IA
Aditya K.
Acerca de este Servicio
Traducción automática
La mayoría de los chatbots de IA pueden generar una respuesta. El verdadero desafío es hacer que recuperen la información correcta, usen tus datos adecuadamente y sepan cuándo escalar.
Construyo chatbots RAG y sistemas de IA multi-agente usando Gemini, Pinecone, LLMs, APIs y bases de datos.
He creado un sistema de lenguaje natural a base de datos que permite a los usuarios consultar más de 100K registros MySQL sin escribir SQL, logrando un tiempo de respuesta promedio inferior a 1.5s y reduciendo la latencia de consultas repetidas en aproximadamente un 65% mediante caching semántico.
También desarrollé un sistema de soporte al cliente multi-agente con enrutamiento inteligente, agentes especializados, escalada basada en sentimientos y lógica de decisiones en tiempo real.
Lo que construyo
Chatbots RAG sobre documentos, bases de datos y APIs
Agentes de IA impulsados por Gemini / LLM
Búsqueda vectorial y recuperación semántica con Pinecone
Enrutamiento y escalada multi-agente
Preguntas y respuestas con datos estructurados y no estructurados
Integraciones con bases de datos y APIs
Caching semántico para reducir latencia y costos
Interfaces de chat personalizadas y paneles de administración
Proceso
- Entender tus datos y caso de uso
- Diseñar la arquitectura RAG/agent
- Construir con tus datos reales
- Probar precisión, latencia y fiabilidad
- Entregar con documentación
Envíame un mensaje antes de ordenar Premium para sistemas complejos de multi-agente
Conoce a Aditya K.
Aditya K.
Smarter AI for a Smarter Business
- DeIndia
- Miembro desdedic 2020
- Responde aprox. en:1 hora
Idiomas
Inglés
Hi, I’m Aditya, an AI developer focused on building production-ready AI systems for startups and SaaS teams.
I design custom AI agents, including chatbots, voice agents, research tools, and multi-agent workflows.
I also build end-to-end AI SaaS products with vector databases, scalable backends, and clean integrations.
My goal is to help teams ship reliable AI features faster and turn ideas into real, scalable products.
Traducción automática
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FAQ
Traducción automática
¿Puedes construir un chatbot usando mis propios documentos?
Sí. Puedo construir un sistema RAG usando PDFs, archivos de texto, sitios web, bases de conocimientos, bases de datos u otras fuentes de datos compatibles.
¿Puedes conectar el chatbot a mi base de datos?
Sí. Puedo integrar bases de datos como MySQL, PostgreSQL, MongoDB y otras fuentes de datos backend según tu proyecto.
¿Puedes integrar Gemini u otro LLM?
Sí. Puedo integrar Gemini y otras APIs de LLM compatibles según tus requisitos.
¿Puedes mejorar la velocidad de un chatbot RAG existente?
Sí. Puedo optimizar recuperación, caching, prompts, consultas a bases de datos, selección de modelos y llamadas a APIs para reducir latencia y costos.
¿Puedes integrar el chatbot en mi aplicación existente?
Sí. Puedo integrar el sistema con tu frontend, backend, APIs, bases de datos o sistema de autenticación existentes.
¿Puedes crear un panel de administración?
Sí. El paquete Premium puede incluir un panel de administración para monitorear conversaciones, agentes, escaladas o actividad del sistema.
