Diseñaré un sistema de Retrieval-Augmented Generation (RAG) impulsado por OpenAI, LangChain y bases de datos vectoriales (Pinecone, Weaviate, MongoDB, FAISS, etc.) para ofrecer respuestas precisas, confiables y contextuales.
- Chatbot de IA personalizado entrenado con tus PDFs, documentos o bases de datos
- Pipeline de Retrieval-Augmented Generation (RAG)
- Configuración de base de datos vectorial (Pinecone, MongoDB, FAISS u otros)
- Integración de API (OpenAI, Claude, Mistral o modelos basados en Llama)
- Código Python listo para backend (FastAPI/Flask)
- Despliegue en Heroku, AWS o Vercel si es necesario
Casos de uso:
- Bots para bases de conocimiento empresarial
- Asistentes para documentos legales o financieros
- Chatbots de soporte al cliente
- Asistentes de investigación o académicos