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Crearé un chatbot RAG listo para producción con langchain y python
Fahad Shah
Acerca de este Servicio
Traducción automática
La mayoría de los "chatbots RAG" son solo un PDF almacenado en una tienda de vectores sin forma de verificar si las respuestas son correctas.
Construyo sistemas RAG de la misma manera en que se hacen en producción y los pruebo. Cada proyecto incluye una línea de evaluación para que sepas que la precisión de tu chatbot no es una suposición.
Lo que construyo:
- Chatbots RAG personalizados entrenados con tus documentos, PDFs o base de conocimientos
- Búsqueda híbrida + reordenamiento para una calidad de recuperación real, no solo búsqueda de similitud básica
- Integración con LLM: GPT-4o, Claude, LLaMA, modelos de código abierto
- Pruebas de precisión para que puedas confiar en la salida antes de que llegue a los usuarios
- Entrega full-stack: backend, API y un frontend funcional
Pila tecnológica:
Python, LangChain, Búsqueda híbrida, CrossEncoder Reranking, FAISS/Pinecone, LLaMA 3.1, OpenAI, Streamlit/React
Por qué yo:
Actualmente trabajo en un equipo de producto de IA construyendo una plataforma de rendimiento publicitario, y desarrollé un sistema RAG de producción con datos de investigación reales, búsqueda híbrida, reordenamiento y un marco de evaluación completo, no solo una demo.
Envíame un mensaje antes de ordenar con tu caso de uso y lo definiré correctamente primero.
Conoce a Fahad Shah
Fahad Shah
AI and Web Developer RAG NLP and Modern Web Apps
- DePakistán
- Miembro desdeago 2023
Idiomas
Urdu, Inglés
I am a Computer Scientist with hands-on experience in AI/NLP engineering, RAG, and reinforcement learning. I have a demonstrated ability to design production-grade AI systems, including a medical RAG pipeline. I possess a strong foundation in Python, C/C++, and ML frameworks, with a focus on building grounded, evaluable LLM systems. Furthermore I have hands on experience in building websites and landing pages with strong foundation in html, css and react.
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Mi porfolio
FAQ
Traducción automática
P1: ¿El chatbot de IA inventará hechos o tendrá alucinaciones?
No. RAG obliga a la IA a responder solo con los datos que proporcionas. Si la respuesta no está en tus documentos, el bot lo dice en lugar de adivinar — y pruebo esto antes de entregar con una línea de evaluación.
P2: ¿En qué se diferencia esto de un simple envoltorio de chatbot?
Un envoltorio solo llama a una API con un prompt. RAG recupera primero de tus datos reales, luego genera una respuesta basada en ellos — por lo que las respuestas son precisas, no genéricas.
P3: ¿Soy dueño del código fuente?
Sí, completamente — el código y la documentación son tuyos para mantener (incluido desde el paquete Standard en adelante).
P4: ¿Qué pasa si tengo un caso de uso personalizado que no está en la lista?
Envíame tus requisitos antes de ordenar y definiré una solución específicamente para tus datos y caso de uso.
