Construiré un chatbot AI RAG con Claude API y chromadb


Acerca de este Servicio
Traducción automática
Construyo funciones impulsadas por IA usando Claude API (Anthropic) y RAG (Generación Aumentada por Recuperación) con ChromaDB, convirtiendo tu app en algo que puede entender y responder preguntas de tus propios datos.
Lo que realmente hago:
- Diseñar e implementar pipelines RAG: fragmentación de documentos, embeddings, búsqueda vectorial con ChromaDB
- Integrar Claude API para respuestas inteligentes, salidas estructuradas y lógica conversacional
- Envolver todo en un backend limpio con FastAPI, con PostgreSQL (a través de SQLAlchemy 2.0) para almacenar historial de chat, metadatos o datos de usuario
- Configurar despliegue basado en Docker cuando necesites algo listo para producción
Mi experiencia: trabajo a diario con FastAPI, PostgreSQL y la API de Claude, incluyendo un proyecto basado en RAG (Rocket Projection) que combina un ciclo de agente con búsqueda vectorial sobre datos reales. Me enfoco en integraciones sólidas y funcionales en lugar de prometer funciones que en realidad no he construido.
No incluido en este Gig (con gusto puedo discutirlo por separado): ajuste fino del modelo de IA, desarrollo de aplicaciones móviles.
Hablemos de tu proyecto antes de que hagas el pedido — te diré honestamente si RAG/Claude API es la opción adecuada o si te sugiero un enfoque más simple si no lo es.
Conoce a Darov
Python Backend Developer, FastAPI, AI and RAG Integration
- DeUcrania
- Miembro desdeoct 2025
Idiomas
Ucraniano, Ruso, Inglés
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Mi porfolio
FAQ
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¿Ajustas finamente modelos de IA?
Por el momento, no — me concentro en integraciones RAG y basadas en prompt con la Claude API, que cubren la mayoría de los casos de uso reales sin el costo y la complejidad del ajuste fino.
¿Con qué proveedor de IA trabajas?
Principalmente con Claude (Anthropic) API. Los patrones de integración son similares en todos los proveedores de LLM, así que es fácil adaptarlo si es necesario.
¿Necesito proporcionar mis propios datos para el sistema RAG?
Sí, tú proporcionas los documentos/datos que quieres que la IA consulte (PDFs, documentos, registros de bases de datos, etc.). Yo me encargo de la fragmentación, embeddings y configuración de recuperación.
¿Puedes desplegar esto en producción?
Sí, el paquete Premium incluye despliegue basado en Docker. Para Basic/Standard, entrego código funcional que puedes desplegar tú mismo, o podemos discutir el despliegue como un complemento.

