Seré tu desarrollador de software AI para apps de rag, agentes IA, chatbot y llm


Level 2
Acerca de este Servicio
Traducción automática
¿Luchas con chatbots básicos de IA que hallucinan y no pueden tomar acciones reales?
Diseño agentes de IA personalizados y pipelines RAG de producción usando LangChain y LangGraph que resuelven tareas empresariales complejas las 24 horas sin fallar.
No hay plantillas, ni soluciones de copiar y pegar.
Lo que construyo para ti:
- Sistemas RAG empresariales: consultar PDFs privados, bases de datos SQL, manuales y conocimientos internos con citas de fuentes
- Redes multi-agente (LangGraph / CrewAI): agentes coordinados que investigan, redactan, analizan y ejecutan tareas
- Llamadas a herramientas e integraciones: dar a los LLMs la capacidad de ejecutar llamadas API, actualizar CRMs, enviar correos y ejecutar código
- IA para clientes y ventas: bots conversacionales con memoria, manejo de sesiones y escalada con intervención humana
- Despliegue seguro: backends FastAPI, contenedores Docker, paneles Streamlit y trazabilidad LangSmith
¿Por qué yo?
- Más de 6 años de experiencia
- Arquitectura de nivel producción (sin prototipos frágiles)
- Manejo de datos 100% privado y seguro
- Entrega completa del código y recorrido en video
Haz clic en "Contáctame" describiendo tu idea.
Te enviaré de forma gratuita un desglose de arquitectura personalizado de cómo deberíamos construirlo.
Conoce a Alex A.
AI Automation Engineer, n8n, AI Agents, GHL
Level 2
- DeBulgaria
- Miembro desdeabr 2023
- Responde aprox. en:2 horas
- Última entregaaproximadamente 17 horas
Idiomas
Inglés
Traducción automática
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FAQ
Traducción automática
¿Cuál es la ventaja de LangChain y LangGraph sobre los chatbots estándar?
Los bots estándar solo generan texto. LangChain y LangGraph ofrecen memoria a los LLMs, estado persistente, conectividad API y la capacidad de ejecutar flujos de trabajo complejos, buscar datos en vivo y tomar acciones reales.
¿Cuál es la diferencia entre LangChain y LangGraph?
LangChain encadena pasos secuenciales de LLM, mientras que LangGraph gestiona flujos de trabajo cíclicos y con estado de múltiples agentes con árboles de decisión, bucles y aprobaciones con intervención humana para tareas complejas.
¿Necesito proporcionar mis propias claves API?
Sí, necesitas tus propias claves API de LLM (OpenAI, Anthropic Claude, Groq) y credenciales de Vector DB (Pinecone, Chroma). Te guiaré paso a paso sobre cómo generarlas y configurarlas de forma segura.
¿Cómo eliminas las hallucinations en sistemas RAG?
Utilizo segmentación optimizada, re-ranking, atribución de fuentes y límites estrictos. El agente solo responde con base en contexto verificado de tus documentos privados, citando fuentes exactas.
¿Mis datos empresariales son seguros y privados?
Por supuesto. Tus datos se procesan exclusivamente a través de APIs empresariales con políticas de no retención de datos y nunca se usan para entrenar modelos públicos. Todo permanece en tu entorno privado.
¿Puedes conectar el agente de IA a mi base de datos o CRM?
Sí. Construyo integraciones personalizadas para llamadas a herramientas en bases de datos SQL (PostgreSQL, MySQL), HubSpot, Salesforce, Airtable, Notion, Google Sheets o cualquier sistema con API REST o Webhook.
¿Cómo y dónde se desplegará el agente de IA?
Puedo desplegar tu agente mediante contenedores Docker, AWS, GCP o DigitalOcean, con un backend FastAPI y una interfaz web limpia (Streamlit / Chainlit) o integrarlo directamente en tu app existente.
¿Soportas sistemas multi-agente con CrewAI o LangGraph?
¡Sí! Construyo redes especializadas de múltiples agentes donde agentes dedicados (por ejemplo, Investigador, Analista de Datos, Redactor, Revisor) colaboran sin problemas para completar procesos empresariales complejos.
¿Qué pasa después de la entrega? ¿Recibo soporte y documentación?
Cada proyecto incluye código limpio y bien documentado, instrucciones para configurar el entorno y un recorrido en video personalizado que te muestra exactamente cómo ejecutar y mantener el sistema.
¿Podemos comenzar con una prueba de concepto pequeña?
Definitivamente. El paquete básico está diseñado específicamente para construir un prototipo funcional con tus datos, para que puedas probar la arquitectura y validar resultados antes de escalar.

