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Haré un chatbot rag usando Python, LangChain y una base de datos vectorial
Muhammd Bilal
Acerca de este Servicio
Traducción automática
¿Quieres un chatbot de IA que responda preguntas usando tus propios documentos y datos de la empresa?
Construiré un chatbot RAG personalizado usando Python, LangChain y bases de datos vectoriales para ayudar a los usuarios a encontrar información precisa y relevante en tu base de conocimiento.
Lo que puedo crear:
- Chat con PDFs, archivos de Word y documentos de texto
- Chatbots RAG para bases de conocimiento empresariales
- Sistemas de preguntas y respuestas con contenido de sitios web
- Búsqueda de documentos usando embeddings semánticos
- Asistentes de IA con respuestas contextuales
- Integración de base de datos vectorial y pipelines de recuperación
- APIs de chatbot personalizadas usando FastAPI
- Respuestas con fuente para reducir respuestas no respaldadas
Tecnologías: Python, LangChain, OpenAI API, embeddings, FAISS, ChromaDB, Pinecone, PostgreSQL con pgvector y FastAPI.
Me enfoco en construir soluciones RAG prácticas con recuperación de documentos relevante, generación de respuestas clara y código mantenible.
Ya sea que necesites un chatbot para PDFs, un asistente interno de la empresa o una base de conocimiento searchable, puedo ayudar a crear una solución a medida para tus requisitos.
Por favor, envíame un mensaje antes de hacer el pedido para que podamos hablar sobre tus documentos, fuentes de datos y características requeridas.
Conoce a Muhammd Bilal
Muhammd Bilal
AI Engineer Python Developer LLM AI Agent Expert
- DePakistán
- Miembro desdeago 2026
- Responde aprox. en:2 horas
Idiomas
Inglés, Hindi, Urdu
Hi, I am Anmol Jamil, an AI Engineer and Python Developer with 3+ years of experience building AI applications, backend systems, and automation solutions.
I specialize in Python, FastAPI, Django, LLMs, RAG, AI Agents, LangChain, LangGraph, OpenAI, Anthropic, vector databases, and API integrations.
I build AI chatbots, RAG systems, AI agents, automations, custom APIs, and AI-powered features with clean, scalable, production-ready code.
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Mi porfolio
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FAQ
Traducción automática
¿Qué es un chatbot RAG?
RAG significa Retrieval-Augmented Generation. Recupera información relevante de tus documentos y usa ese contexto para generar respuestas.
¿Puedes crear un chatbot para mis PDFs?
Sí. Puedo extraer texto de PDFs soportados, crear embeddings, indexar el contenido y construir un chatbot que responda preguntas usando la información recuperada.
¿El chatbot puede usar el contenido de mi sitio web?
Sí, siempre y cuando el contenido del sitio web sea accesible y tengas los permisos necesarios. El método de ingesta depende de la estructura del sitio.
¿Qué bases de datos vectoriales soportas?
Puedo trabajar con opciones como FAISS, ChromaDB, Pinecone y PostgreSQL con pgvector, dependiendo de las necesidades del proyecto.
¿El chatbot siempre dará respuestas correctas?
N ningún sistema de IA puede garantizar una exactitud perfecta. Puedo mejorar la fiabilidad con recuperación relevante, referencias de fuente, pruebas e instrucciones para reconocer información faltante.
¿Puedo integrar el chatbot en mi aplicación?
Sí. Puedo exponer la funcionalidad del chatbot a través de una API y ayudarte a integrarla con aplicaciones compatibles.
¿Proporcionas el código fuente?
Sí. El código fuente está incluido en todos los paquetes, según el alcance acordado.
