Crearé una IA rag profesional con django o fastapi


Acerca de este Servicio
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Detén que tu AI tenga alucinaciones. El ChatGPT estándar no conoce tu negocio. Yo cierro esa brecha.
¿Quieres integrar modelos de machine learning (como OpenAI/ChatGPT, Anthropic) con tus propios datos propietarios? Los modelos de AI estándar a veces son inexactos o carecen de información específica sobre tu negocio. Me especializo en construir APIs de Retrieval-Augmented Generation (RAG) usando Python, el Django REST Framework y bases de datos vectoriales robustas.
Lo que ofrezco en este servicio:
- Canales de ingesta de datos: Extraigo texto de PDFs, archivos CSV o sitios web y lo convierto en vectores embebidos.
- Configuración de bases de datos vectoriales: Arquitectura con PostgreSQL (pgvector) o ChromaDB.
- Integración de modelos de machine learning personalizados: Con LangChain/LlamaIndex para generar respuestas precisas y contextuales.
- APIs REST seguras: Endpoints limpios, documentados (Swagger) y seguros, listos para ser usados por tu frontend o aplicación móvil.
Mi stack tecnológico: Python, Django, DRF, PostgreSQL, Neon DB, LangChain, API de OpenAI.
️Importante: Por favor, envíame un mensaje ANTES de hacer tu pedido para discutir tus fuentes de datos específicas y requisitos del negocio, y así encontrar el mejor precio para ambos. ¡Construyamos una solución de AI escalable!
Conoce a Daniel S
Full Stack Web Developer Django rest Specialist
- DeVenezuela
- Miembro desdeene 2026
- Responde aprox. en:1 hora
Idiomas
Español, Inglés
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FAQ
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¿Cubres los costos de la API de OpenAI o servidores de hosting?
No. El precio de este Gig cubre la arquitectura, desarrollo y despliegue del backend. Deberás proporcionar tus propias claves API (OpenAI, Anthropic, etc.) y crear cuentas para los servicios de base de datos/hosting (como Neon DB, AWS o Railway). Te guiaré en este proceso de configuración.
¿Mis datos empresariales propietarios están seguros y son privados?
Por supuesto. Al usar una arquitectura RAG personalizada con PostgreSQL (pgvector) o ChromaDB, tus datos están aislados. A diferencia de la versión web gratuita de ChatGPT, los datos enviados a través de la API oficial de OpenAI no se usan para entrenar sus modelos públicos, asegurando que la inteligencia de tu negocio permanezca confidencial.
¿Qué debo proporcionar para comenzar?
Para comenzar, necesito una explicación clara de tu caso de uso, las fuentes de datos que quieres ingerir (PDFs, CSVs, URLs exactas para scraping) y las claves API del LLM que elijas. También es muy recomendable una breve discusión sobre tu stack tecnológico actual.
¿Cómo entregarás el producto final?
Entrego código fuente limpio, completamente comentado en Python/Django. Dependiendo del paquete que elijas, puedo desplegar la API directamente en tu proveedor de nube (Railway, Render, etc.). Todos los endpoints estarán documentados exhaustivamente usando Swagger UI.
¿Se puede integrar fácilmente esta API en mi frontend o app móvil existente?
Sí. La salida es una API RESTful estándar que devuelve respuestas en JSON estructurado. Ya sea que tu equipo use React, Vue o estés creando una app móvil con React Native, integrar estos endpoints será sencillo y estándar.
¿Qué pasa si mis documentos se actualizan o cambian con el tiempo?
La API está diseñada con endpoints específicos para la ingestión de datos. Tú (o tu sistema de administración) puedes acceder a estos endpoints para subir nuevos PDFs o textos, y el sistema vectorizará automáticamente la nueva información y actualizará la base de datos, manteniendo el conocimiento de tu AI completamente actualizado.
