Crearé un chatbot rag personalizado entrenado con tus PDFs, sitio web y datos de documentos

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Alok Kumar
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build a custom rag chatbot trained on your pdfs, website and documents data
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Acerca de este Servicio

Traducción automática

Convierte tus documentos en un chatbot que realmente conozca tu negocio.

Construyo chatbots RAG (Retrieval-Augmented Generation) que responden con precisión a preguntas usando tus propios PDFs, manuales, sitios web o bases de conocimiento en lugar de respuestas genéricas de IA.

Lo que puedo crear para ti:

  • Chatbot entrenado con tus PDFs, contenido de DOCX o sitio web
  • Bot de soporte al cliente que responde desde tus documentos de productos / FAQs
  • Búsqueda en base de conocimiento interna para tu equipo
  • Memoria de conversación para que el bot recuerde el contexto durante un chat
  • Integración con bases de datos vectoriales (Qdrant, Pinecone, Chroma) para recuperación rápida y precisa

Por qué trabajar conmigo:

  • Construí pipelines multimodales en tiempo real como parte de un sistema multi-agente ganador de hackathon
  • Fine-tuned de LLMs específicos del dominio con mejoras medibles en precisión (76% en un benchmark especializado)
  • Experiencia en prácticas de ML en producción, priorizando la fiabilidad, no solo demos

Pila tecnológica: Python, LangChain, FastAPI, OpenAI, Gemini, Claude, Qdrant, ChromaDB, Docker

  • ¿Tienes documentos en otro formato o un caso de uso específico? Envíame un mensaje y con gusto lo evaluamos.

Conoce a Alok Kumar

Alok Kumar
  • DeIndia
  • Miembro desdejun 2025
  • Responde aprox. en:1 hora

  • Idiomas

    Hindi, Bihari, Inglés
I’m an AI and Machine Learning engineer building practical intelligent systems with Python and modern deep learning tools. My work focuses on NLP, computer vision, and agent-based AI systems. I’ve developed projects such as a real-time vision system for detecting and tracking people, a crop disease detection solution for farmers, a physiotherapy pose-estimation system, and a NEET biology AI tutor created by fine-tuning a 4B-parameter language model trained on 40 years of exam questions.

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