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Desarrollaré un chatbot de documentos con AI usando rag y OpenAI chat gpt, gemini claude ai app
Akorede Ai
Acerca de este Servicio
Traducción automática
HOLA COMPRADOR INCREÍBLE
Desarrollaré un chatbot de documentos con AI usando RAG con ChatGPT, Gemini y Claude AI
¿Estás buscando crear un chatbot inteligente que pueda leer tus archivos y responder preguntas como un experto humano? Estás en el lugar correcto.
Me especializo en construir chatbots RAG (Retrieval-Augmented Generation) listos para producción, impulsados por los mejores modelos de AI: OpenAI ChatGPT, Google Gemini, Anthropic Claude, DeepSeek y modelos LLaMA de código abierto.
Lo que puedo construir para ti:
- Pipeline RAG usando LangChain / LlamaIndex + bases de datos vectoriales (Pinecone, Chroma, FAISS)
- Ingesta de documentos: PDF, DOCX, CSV, Excel, TXT, URLs, Notion y más
- Switching entre múltiples LLM para que los usuarios elijan su modelo de AI preferido
- Integración de bots en WhatsApp y Telegram vía Twilio / API de bots de Telegram
- Agentes de AI con llamadas a herramientas, búsqueda web y memoria
- Interfaz personalizada (React / Next.js / Streamlit) o backend solo con API
- Despliegue en AWS, GCP, Vercel o tu servidor
Ya sea que estés creando un bot de soporte al cliente, asistente de base de conocimientos interno, analizador de documentos legales o tutor de e-learning, entrego código limpio, documentado, escalable y con entrega completa.
Conoce a Akorede Ai
Akorede Ai
AI Automation Specialist Clawbot and OpenClaw Expert
- DeNigeria
- Miembro desdemar 2026
- Responde aprox. en:1 hora
- Última entrega1 mes
Idiomas
Inglés, Español, Francés, Afar
Hi, I’m Akorede — an AI automation specialist focused on helping businesses save time, increase efficiency, and grow faster.
I work with tools like Clawbot and OpenClaw to build smart, reliable systems that automate tasks and improve workflows.
What I Can Do:
Set up and configure Clawbot & OpenClaw systems
Build AI automation workflows for businesses
Create chatbot integrations for websites and apps
Set up automated lead generation systems
Fix and optimize existing AI setups
Integrate AI tools with platforms like WhatsApp, Slack, and web apps
Let’s build something powerful for your busin
Traducción automática
FAQ
Traducción automática
¿Qué es exactamente un chatbot RAG y en qué se diferencia de un chatbot de AI regular?
Un chatbot de AI regular (como una integración simple de ChatGPT) solo sabe lo que fue entrenado. Un chatbot RAG (Retrieval-Augmented Generation) está conectado a tus propios documentos. Cuando un usuario hace una pregunta, el sistema busca en tus archivos cargados los pasajes más relevantes y se los proporciona a la AI.
¿Qué modelos de AI puedes integrar y puedo cambiar entre ellos?
Puedo integrar cualquier combinación de: OpenAI GPT-4, Google Gemini, Anthropic Claude, DeepSeek, LLaMA (código abierto). En los paquetes Estándar y Premium, construyo un conmutador de modelos en la interfaz para que los usuarios puedan escoger su modelo preferido en tiempo real. También puedes bloquearlo a un solo modelo si lo prefieres, la decisión es tuya.
¿Qué tipos de archivos y fuentes de datos puede leer el chatbot?
De serie, soporta PDF, DOCX, TXT, CSV, Excel (.xlsx), PowerPoint (.pptx), URLs web (scraping de sitios web) y páginas de Notion. Para el paquete Premium, también puedo conectar con Google Drive, Confluence, SharePoint o cualquier base de datos con API. Si tienes un formato personalizado, solo envíame un mensaje — la mayoría de las cosas.
¿Necesito proporcionar mis propias claves API?
Sí — las claves API para OpenAI, Google Gemini o Anthropic se facturan directamente a tus propias cuentas, así que solo pagas por lo que usas. No revendo créditos de API. Te guiaré paso a paso para crear y asegurar tus claves, y nunca solicitaré permisos que no sean necesarios para el proyecto.
¿Qué necesitas de mí para empezar?
Después de que hagas el pedido, te enviaré un formulario de requisitos breve solicitando: (1) tus documentos o un enlace a tu base de conocimientos, (2) qué LLMs quieres, (3) estilo de interfaz preferido (colores/logo de marca si tienes), y (4) destino del despliegue (por ejemplo, tu sitio web, un servidor en la nube o WhatsApp/Telegram).
¿Desplegarás el chatbot por mí, o obtengo el código fuente?
Ambos. Recibes el 100% del código fuente con toda la documentación, y también gestiono el despliegue en la plataforma que elijas — AWS, Google Cloud, Vercel, Render, Railway o tu propio VPS. Haré una demostración en vivo por videollamada antes de la entrega para que entiendas cómo funciona todo. Los costos de hosting en la nube
¿Qué pasa si quiero cambios después del parto?
Cada paquete incluye rondas de revisión (1 para Básico, 2 para Estándar, 3 para Premium). También ofrezco un plan de mantenimiento/soporte pagado si quieres que alguien gestione actualizaciones, añada nuevos documentos o actualice modelos a medida que salen nuevas versiones. Solo pregunta y te enviaré una oferta personalizada.
¿Qué tan precisas son las respuestas? ¿El bot inventará cosas?
RAG reduce significativamente las alucinaciones en comparación con un LLM simple porque el modelo está restringido a tus documentos. También configuro el prompt del sistema para que indique "No sé" cuando la respuesta no esté en la base de conocimientos, en lugar de adivinar. Para aplicaciones críticas
¿Puede el chatbot recordar mensajes anteriores en una conversación?
Sí — desde el paquete Estándar en adelante, implemento memoria de conversación, para que el bot mantenga el contexto durante toda la sesión (por ejemplo, un usuario puede decir "amplía ese último punto" y el bot entiende). Para memoria en múltiples sesiones (recordar entre conversaciones), integro una memoria persistente.
¿Puedo agregar el chatbot a mi sitio web, WhatsApp y Telegram?
Sí. La integración en sitios web está disponible en todos los paquetes (un widget de chat flotante o interfaz de chat de página completa). La integración con WhatsApp (vía Twilio o API en la nube de Meta) y el despliegue del bot en Telegram están incluidos en el paquete Premium, o disponibles como complementos para el Estándar. Ambos canales comparten el mismo backend RAG.
