Crearé un chatbot de IA personalizado entrenado con tus datos usando gpt y rag


Acerca de este Servicio
Traducción automática
Deja de perder clientes ante IA genérica y que "alucina". Construyo chatbots de IA personalizados con tus propios datos usando GPT y RAG para ofrecer respuestas instantáneas y precisas basadas en el conocimiento único de tu empresa.
La mayoría de los bots fallan porque dependen de datos generales. Me especializo en RAG (Retrieval-Augmented Generation), asegurando que tu asistente proporcione respuestas alineadas con la marca y derivadas directamente de tus PDFs, sitios web o bases de datos.
️ Lo que ofrezco:
- Bots entrenados con documentos: Alimenta con PDFs, Docx o CSVs.
- Chatbots de IA para sitios web: Un widget inteligente que conoce todo tu sitio.
- Bases de conocimientos de IA: Herramientas internas para que los empleados consulten SOPs.
- Integración SaaS y bases de datos: Consultas en lenguaje natural para SQL/NoSQL.
Características clave:
- Pila avanzada: LangChain, Python y FastAPI.
- Bases de datos vectoriales: Pinecone, FAISS o ChromaDB para recuperación rápida.
- Ingesta de múltiples fuentes: PDFs, Notion, Google Drive y URLs.
- Despliegue sin problemas: Slack, WhatsApp o widgets en sitios web.
- Seguro y privado: Manejo de datos de nivel empresarial.
- No solo "doy prompts" a la IA; diseño sistemas listos para producción usando GPT-4 y Gemini. Contáctame antes de ordenar para discutir tus datos y objetivos.
Conoce a Asif Karim
AI ML Engineer Python Prompt Engineering
- DePakistán
- Miembro desdemar 2025
Idiomas
Urdu, Inglés
Traducción automática
Mi porfolio
FAQ
Traducción automática
Q1: ¿Qué es un sistema RAG?
Un sistema RAG (Retrieval-Augmented Generation) recupera documentos relevantes y los combina con IA generativa (LLMs) para ofrecer respuestas precisas y contextuales.
Q2: ¿Qué documentos puede manejar este sistema?
Puede manejar PDFs, archivos de texto y archivos DOCX. Se pueden agregar otros formatos bajo solicitud.
Q3: ¿Qué bases de datos vectoriales usas?
Utilizo FAISS, ChromaDB, Pinecone o Weaviate según tu preferencia y caso de uso.
Q4: ¿Este sistema puede funcionar offline o con modelos de código abierto?
Sí, puedo integrar modelos de Hugging Face que funcionen localmente si no quieres usar APIs en la nube como OpenAI.
Q5: ¿Puedes desplegar la app por mí?
¡Claro! La implementación mediante Docker o una guía paso a paso puede incluirse en el paquete Premium o como extra.
Q6: ¿El código estará documentado y será reutilizable?
Por supuesto. El código será limpio, modular y incluirá comentarios e instrucciones de configuración.
