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Ajustaré finamente el llm y crearé un chatbot rag personalizado usando gpt y llama
Arslan Ali
Acerca de este Servicio
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¿Quieres una IA más inteligente que ChatGPT, entrenada con tus propios datos?
Afino LLMs como LLaMA, DeepSeek, GPT y Mistral, y construyo sistemas RAG (Retrieval-Augmented Generation) personalizados para que tu IA responda usando tus propios documentos, no datos genéricos de internet. Ya sea que necesites un asistente de IA privado, un chatbot específico para un dominio o una API más inteligente basada en LLM, obtienes una solución precisa, optimizada y escalable, diseñada alrededor de tus datos.
Lo que obtienes:
- Fine-tuning en LLaMA, DeepSeek, GPT u otros LLMs
- Limpieza y preprocesamiento de datasets
- Chatbot RAG personalizado usando FAISS o Weaviate
- Configuración de pipeline con LangChain o LlamaIndex
- Optimización de API de OpenAI con mejores prompts y contexto
- Soporte completo para despliegue: API, Docker o Supabase
Tus datos. Tu modelo. Tus reglas.
Envíame un mensaje antes de ordenar para que pueda revisar tu caso de uso y recomendar la configuración adecuada.
Conoce a Arslan Ali
Arslan Ali
AI Engineer
- DePakistán
- Miembro desdejun 2024
- Responde aprox. en:1 hora
- Última entrega7 meses
Idiomas
Urdu, Alemán, Francés, Inglés
I'm an AI Engineer with 3+ years of experience building production-ready AI solutions for startups and businesses. I specialize in AI SaaS applications, LLM-powered assistants, RAG systems, AI agents, and workflow automation. I develop scalable backends with FastAPI, modern React.js frontends, and intelligent systems that process text, images, and voice. From enterprise chatbots to autonomous multi-agent platforms, I deliver reliable, secure, and production-ready AI products that solve real business problems.
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FAQ
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¿Cuál es la diferencia entre ajustar finamente un LLM y construir un chatbot RAG?
Ajustar finamente reentrena el modelo en tus datos, cambiando cómo responde a nivel fundamental. RAG mantiene el modelo base tal cual, pero lo conecta a una fuente de conocimiento en vivo, como tus documentos o base de datos, para que recupere respuestas precisas en tiempo real. Uso la opción que mejor se adapte a tu caso, a veces ambas juntas.
¿Con qué LLMs trabajas — puedes ajustar finamente específicamente LLaMA o DeepSeek?
Sí. Trabajo con LLaMA, DeepSeek, Mistral y modelos basados en GPT, y elijo el adecuado según tu presupuesto, tamaño de datos y si necesitas una implementación open-source (autoalojada) o basada en API.
¿Se mantiene privada mi información durante el ajuste fino?
Sí. Tu conjunto de datos solo se usa para entrenar tu modelo y no se comparte, reutiliza ni almacena más allá del alcance del proyecto. Si necesitas un NDA firmado antes de compartir datos sensibles, estoy abierto a ello.
¿Cómo funciona la implementación una vez que el modelo está listo?
Dependiendo de tu configuración, puedo desplegarlo mediante una API REST, un contenedor Docker para autoalojamiento o Supabase para un backend gestionado, lo que mejor se adapte a tu infraestructura y nivel técnico.
