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Crearé un chatbot de base de conocimientos RAG con citas de fuentes
Asad Rafique
Acerca de este Servicio
Traducción automática
Construiré un sistema de generación aumentada por recuperación que permite a los usuarios hacer preguntas a partir de tu documentación, políticas, centro de ayuda, PDFs o conocimiento interno, recibiendo respuestas fundamentadas en las fuentes. Este servicio está diseñado para productos SaaS, portales de soporte al cliente y sistemas internos de negocio. No solo manejo la interfaz de chat: la ingesta de documentos, segmentación, metadatos, embeddings, recuperación, citas, permisos y salvaguardas de producción se implementan según el alcance acordado.
Posibles funciones:
- Ingesta de PDFs, documentos o centros de ayuda
- Recuperación con PostgreSQL/pgvector o Qdrant
- Acceso a conocimientos consciente de inquilinos y roles
- Citas de fuentes
- Historial de conversaciones
- Flujo de trabajo de carga y reindexación por parte del administrador
- Evaluación de recuperación y retroalimentación
- Integración con OpenAI o Claude
Puedo integrar el asistente directamente en una aplicación Laravel/PHP existente o exponerlo a través de APIs seguras para otra plataforma. La calidad de RAG depende de la calidad del documento y de las reglas de recuperación requeridas. Envíame un mensaje antes de ordenar con documentos de muestra, roles de usuario y preguntas esperadas.
Conoce a Asad Rafique
Asad Rafique
Senior Laravel and AI Automation Engineer n8n APIs SaaS
- DePakistán
- Miembro desdenov 2012
- Responde aprox. en:1 hora
- Última entrega8 meses
Idiomas
Urdu, Punjabí, Inglés, Hindi
Senior Laravel Developer & AI Automation Engineer with 9+ years of experience building SaaS platforms, APIs, dashboards, eCommerce systems, POS solutions, and business automation workflows. I help businesses automate operations using Laravel, n8n, AI agents, APIs, webhooks, queues, and cloud infrastructure. Experienced with WooCommerce, Shopify, Stripe, Cloudflare, VPS, CI/CD, and production-ready systems.
Traducción automática
Mi porfolio
FAQ
Traducción automática
¿Es esto diferente de un chatbot básico?
Sí. Un asistente RAG recupera información relevante de tus fuentes de conocimiento aprobadas antes de generar una respuesta. La implementación puede incluir citas, filtros de metadatos y reglas de acceso en lugar de confiar solo en el conocimiento general del modelo.
¿Qué base de datos vectorial usarás?
Recomendaré PostgreSQL con pgvector o Qdrant según tu infraestructura actual, volumen de documentos, necesidades de filtrado y requisitos operativos. La elección de la base de datos se finaliza durante la definición del alcance.
¿Pueden diferentes clientes o equipos tener documentos separados?
Sí. La recuperación consciente del inquilino o del rol puede implementarse en el alcance Estándar o Premium tras revisar tu modelo de autorización.
¿Garantizas que cada respuesta será correcta?
Ningún sistema RAG responsable puede garantizar respuestas perfectas. Puedo implementar citas, casos de evaluación, comportamiento de respaldo y controles de retroalimentación para reducir respuestas no soportadas y medir la calidad.
¿Están incluidos los costos de API de IA y hosting?
No. Los costos de uso del modelo, alojamiento de vectores, almacenamiento y otros cargos de terceros son pagados directamente por el cliente.
¿Puedes ingerir automáticamente cualquier sitio web?
Solo contenido que el cliente posee o está autorizado a procesar. La fuente debe permitir el acceso y ser técnicamente adecuada. La exploración de sitios web se define por separado de la ingesta de documentos.
