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Construiré un chatbot de IA personalizado usando gpt, rag y langchain
Eeman Abdullah
Acerca de este Servicio
Traducción automática
¿Quieres conectar los datos de tu negocio con modelos de IA potentes? Me especializo en construir pipelines personalizados de Retrieval-Augmented Generation (RAG), chatbots de IA y sistemas de automatización inteligente adaptados exactamente a tus necesidades.
Lo que puedo construir para ti:
- Sistemas RAG personalizados: consulta tus PDFs, documentos internos o bases de datos de forma privada.
- Flujos de trabajo multi-agente: ejecución autónoma de IA usando LangGraph y LangChain.
- Soporte para frameworks y modelos: OpenAI (GPT-4), Google Gemini, Claude y Llama 3 local a través de Ollama.
- Integración en producción: backends Dockerizados con FastAPI listos para aplicaciones web o móviles.
¿Por qué elegirme?
- Código de alto rendimiento y limpio: arquitectura modular en Python con documentación completa.
- Experiencia en búsqueda vectorial: bases de datos vectoriales como Qdrant y ChromaDB para búsquedas semánticas instantáneas.
- Enfoque en privacidad: configuraciones de modelos locales disponibles para protección total de datos.
Por favor, envíame un mensaje antes de hacer tu pedido para que podamos discutir el alcance de tu proyecto.
Conoce a Eeman Abdullah
Eeman Abdullah
I build AI chatbots, RAG systems, and workflow automations
- DePakistán
- Miembro desdejul 2026
Idiomas
Inglés
I am an AI ML engineer focused on Retrieval Augmented Generation, LLM integrations, and agentic AI systems. I build pipelines using LangChain, LangGraph, Qdrant, ChromaDB, and FastAPI, and automate workflows with n8n, Make, and OpenAI or Gemini APIs. My projects include a multi agent research platform, a local RAG system for financial documents, and a legal document assistant. I offer chatbot development, RAG pipelines, workflow automation, and LLM integration.
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FAQ
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Q: ¿Necesito proporcionar mis propias claves API (OpenAI, Gemini, etc.)?
A: Sí, necesitarás proporcionar tus propias claves API. Te guiaré sobre cómo configurarlas de forma segura en un archivo .env para que tus claves permanezcan completamente privadas.
Q: ¿Puedes construir un sistema de IA que funcione localmente con total privacidad de datos?
A: ¡Por supuesto! Puedo configurar LLMs locales usando Ollama (como Llama 3) junto con bases de datos vectoriales locales como Qdrant o ChromaDB para que ningún dato salga de tu máquina.
Q: ¿Qué formatos de documentos puede procesar el sistema RAG?
A: Puedo configurar el sistema para analizar PDFs, CSVs, archivos TXT, documentos DOCX, páginas web o registros de bases de datos.
