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Construiré una aplicación web de IA personalizada o chatbot RAG usando Gemini API
Ahmad Chughtai
Acerca de este Servicio
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¿Estás buscando integrar una inteligencia artificial de alto rendimiento en tu plataforma o crear una aplicación RAG (Retrieval-Augmented Generation) desde cero?
Soy Ahmad, ingeniero de aplicaciones de IA y desarrollador full-stack especializado en construir sistemas de IA robustos y listos para producción. No solo hago llamadas básicas a API, diseño soluciones completas, seguras y escalables de IA adaptadas a tus flujos de trabajo específicos.
Ya sea que necesites un chatbot de IA contextual que lea tus documentos privados, un panel interactivo inteligente o una pipeline automatizada de resumen de textos, entrego sistemas completamente funcionales, listos para desplegar y usar de inmediato.
Respeta los derechos de terceros
Recuerda que incluir temas, plantillas o cualquier otro elemento que viole los derechos de terceros o las leyes aplicables en los trabajos entregados va en contra de las políticas de Fiverr. Puedes ver más información en Guía para la creación digital responsable.
Conoce a Ahmad Chughtai
Ahmad Chughtai
AI Application Engineer and Full Stack Web Developer
- DePakistán
- Miembro desdesep 2021
Idiomas
Urdu, Inglés
I’m Ahmad, an AI Application Engineer and Full-Stack Developer. I don't just write features—I build complete, high-performance systems from database architecture to scalable AI. Whether you need a custom web app, automated workflow, or interactive dashboard, I deliver production-ready solutions that solve real-world problems. Let’s build something great—message me today!
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FAQ
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¿Qué necesito para empezar con el proyecto?
Necesitarás una idea clara de lo que quieres que logre la IA, tus datos comerciales principales (si estás creando un chatbot RAG) y acceso a una clave API de Gemini. Si aún no tienes una clave API, puedo guiarte para generarla en Google AI Studio.
¿El chatbot RAG inventará información falsa o hallucinará?
Las llamadas estándar a LLM pueden hallucinar, pero un pipeline RAG (Retrieval-Augmented Generation) bien configurado obliga a la IA a responder estrictamente usando tus documentos o base de conocimientos proporcionados. Implemento medidas estrictas en los prompts y estrategias de fragmentación para minimizar respuestas falsas.
¿Qué formatos de datos puede ingerir el sistema RAG?
El sistema puede ingerir e indexar PDFs, archivos de texto, CSVs, datos JSON, markdown y bases de datos relacionales en vivo.
¿Quién paga los costos de uso de la API?
Serás responsable del uso de tu API de Gemini. Google ofrece acceso gratuito generoso para modelos Gemini, lo cual suele ser suficiente para desarrollo y uso inicial.
¿Puedes desplegar la aplicación en mi servidor o proveedor de la nube?
¡Sí! Puedo empaquetar la aplicación usando Docker y desplegarla en plataformas VPS como Hetzner, AWS, Vercel, Render o DigitalOcean bajo petición.
