Construiré un chatbot de AI con rag en tu base de conocimientos personalizada


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Acerca de este Servicio
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La mayoría de los "chatbots de AI" en Fiverr son un prompt de sistema y un envoltorio de GPT. Suenan inteligentes durante treinta segundos y luego inventan respuestas que tus clientes citan para soporte. Eso no es lo que yo construyo.
Construyo chatbots basados en tu contenido real: PDFs, documentos, políticas que citan fuentes en cada respuesta. Si el bot no sabe, lo dice. Si sabe, muestra la fuente. Los compradores y equipos de soporte confían en esto de manera diferente a los bots GPT genéricos.
El patrón es RAG: tu contenido indexado en una base de datos vectorial, el chatbot busca semánticamente, el LLM lee fragmentos relevantes, la respuesta sale fundamentada con citas. La opción estándar y Premium añaden búsqueda híbrida + reordenamiento para preguntas más difíciles.
Trabajos recientes: un bot de soporte que extrae de más de 800 artículos de ayuda, reduciendo el tiempo de respuesta de horas a segundos; un bot de habilitación de ventas para productos/precios; un bot de conocimiento interno que ingiere Notion + Slack.
Cómo funciona: defino las fuentes, envío un plan de indexación, construyo con tu contenido real (sin datos de juguete), entrego la fuente + recorrido en Loom. Horas US/EU, respuestas en menos de una hora.
Envíame el contenido que el bot debe conocer y el público que pregunta. Volveré en una hora con el alcance y precio fijo.
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- Miembro desdemay 2017
- Responde aprox. en:1 hora
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¿Cuál es la diferencia entre Básico, Estándar y Premium?
Básico es una fuente de conocimiento y un chatbot funcional limpio — ideal para probar el enfoque. Estándar añade ingestión de múltiples fuentes, citas e integraciones como Slack/Discord — la opción más común para bots en vivo con clientes. Premium añade una capa de reordenamiento, búsqueda híbrida, panel de observabilidad.
¿Qué tipos de fuentes de conocimiento puede ingerir el bot?
PDFs, documentos Word, Markdown, texto plano, sitios web (rastreados), Notion, Google Drive, Confluence, centros de ayuda Zendesk, repositorios GitHub. Si tiene texto estructurado, probablemente pueda ingerirlo. Fuentes personalizadas (tu propia base de datos, API interna) son un complemento.
¿Por qué esto cuesta más que alguien que ofrece un "GPT chatbot" por 20 dólares?
Porque lo que estoy construyendo es fundamentalmente diferente. Un chatbot de 20 dólares es un prompt de sistema y una llamada a GPT — inventará, no citará fuentes y no conocerá tu contenido real. RAG con indexación adecuada, búsqueda híbrida, citas y reordenamiento es trabajo de ingeniería real, y la diferencia se nota en el resultado.
¿Cuánto costará la API de LLM para ejecutar esto en producción?
Típicamente: de 0.01 a 0.10 dólares por mensaje de usuario en GPT-4o-mini, dependiendo del tamaño de la base de conocimientos y la longitud de la respuesta. Para un chatbot que responde 1000 mensajes al día, son aproximadamente 10 a 100 dólares mensuales en costos de API, pagados directamente al proveedor de LLM. Haré una proyección para tu caso específico antes de comenzar.
¿Dónde vive el chatbot — en mi sitio web, en mi Slack, en otro lugar?
Tu decisión. Widget web (como Intercom), iframe embebido, aplicación web independiente, bot de Slack, bot de Discord, WhatsApp, Telegram o todos los anteriores. El widget web está incluido en todos los paquetes; los otros son complementos o parte del Estándar.
¿Cómo mantienes la base de conocimientos actualizada cuando cambia mi contenido?
El estándar y Premium incluyen automatización de reindexación. Configuro un pipeline (cron, disparado por webhook o comando manual) que vuelve a ingerir el contenido cambiado. Para Premium incluyo un panel de monitoreo para que puedas ver cuándo sucede la indexación y si algo falló.
¿Qué pasa con mi contenido — se envía a OpenAI / Anthropic para entrenamiento?
No. OpenAI y Anthropic tienen políticas de uso de datos que excluyen el contenido de API del entrenamiento (verificado en sus términos). Tu contenido permanece tu contenido. Si tienes necesidades más estrictas de residencia de datos, podemos usar LLMs de código abierto desplegados en tu infraestructura — feliz de definir el alcance.
¿Puedo ver cómo se usa el bot — qué preguntan, dónde se queda atascado?
El Premium incluye un panel de consultas para que puedas ver las preguntas principales, la calidad de las respuestas y las "lagunas" en la base de conocimientos donde los usuarios preguntaron cosas que el bot no pudo responder con confianza. Esto es oro para detectar vacíos en la documentación. El estándar registra consultas pero no incluye la interfaz del panel.
