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Crearé agentes de IA usando langchain, OpenAI, rag, langgraph, python
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¡Hola! Soy ingeniero de software con 3 prácticas en producción. Implementé una función utilizada por más de 500 usuarios activos y con más de 10,000 entradas en producción. Quedé en el top 10 en el AI...
Acerca de este Servicio
¿Buscas aplicaciones web avanzadas de Generative AI (GenAI) que aprovechen el poder de LangChain, LangGraph, AgentAI, OpenAI, Groq, LLaMA, RAG, Transformers y FastAPI?
¡Has llegado al lugar correcto!
Lo que ofrezco:
- Aplicaciones web personalizadas de GenAI impulsadas por modelos de última generación
- Pipeline de LangChain y LangGraph para flujos de trabajo dinámicos de AI
- AgentAI / Agentes de AI para sistemas autónomos que usan herramientas y resuelven tareas
- RAG (Retrieval-Augmented Generation) para recuperación inteligente de datos
- Integración con FastAPI para APIs de backend de alto rendimiento
- Modelos Transformer para tareas de NLP (generación de texto, clasificación, etc.)
- Despliegue de LLM con OpenAI, Groq y LLaMA para aplicaciones en tiempo real
- Arquitectura modular basada en componentes para interfaces escalables y fáciles de mantener
¿Por qué elegirme?
- Experiencia en GenAI, Agentes, AI agentico y desarrollo de APIs
- Aplicaciones web escalables, rápidas y seguras
- Código limpio, bien documentado y diseño adaptable
- Soporte completo en todo el proyecto, desde el desarrollo hasta el despliegue
¿Listo para dar vida a tu idea de GenAI? Contáctame ahora y construyamos algo revolucionario!
Lenguaje de programación:
Python
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Marcos:
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FAQ
Traducción automática
¿Qué tipos de agentes de IA puedes crear?
Agentes, agentes de llamadas a herramientas y agentes de flujo de trabajo autónomo usando LangGraph. Si puedes describir la tarea, probablemente pueda crear un agente para ello.
¿Con qué frameworks y modelos trabajas?
LangChain y LangGraph para orquestación, OpenAI (GPT-4o, GPT-3.5) como la base principal de LLM, y FAISS / ChromaDB para almacenamiento de vectores en pipelines RAG. También puedo integrar modelos de código abierto si es necesario.
¿Qué es RAG y lo necesito?
RAG (Retrieval-Augmented Generation) permite que la IA responda preguntas basadas en tus documentos o base de conocimientos en lugar de depender únicamente de los datos de entrenamiento del modelo. Si tienes PDFs, documentos o una base de datos que quieres que el agente "conozca", necesitas RAG.
¿Qué debo proporcionar?
Una descripción clara de lo que debe hacer el agente, los documentos o fuentes de datos con los que debe trabajar y tu proveedor de LLM preferido/clave API. Yo me encargo del resto.
¿El agente puede usar herramientas externas como búsqueda en la web, APIs o bases de datos?
Sí. El uso de herramientas es una de las principales fortalezas de LangChain — puedo conectar agentes a búsqueda en la web, APIs REST, bases de datos SQL o funciones personalizadas en Python.
¿Qué recibiré como entrega?
Código Python limpio y bien comentado, una demo o notebook funcional, instrucciones de configuración/ejecución y una breve explicación de la arquitectura para que puedas mantenerla y extenderla tú mismo.
¿Qué pasa si no tengo una clave API de OpenAI?
Puedo guiarte para obtener una, o podemos usar un proveedor alternativo (Anthropic, Groq, etc.) según tu preferencia y presupuesto.
