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Construiré un chatbot RAG personalizado y un agente de IA para ti usando langchain y gpt4
Acerca de este Servicio
Construye un chatbot RAG inteligente y un agente de IA para tu negocio usando LangChain y GPT-4
¿Estás cansado de que ChatGPT dé respuestas incorrectas sobre tu negocio? ¿Quieres un chatbot entrenado con tus propios datos como PDFs, documentos, sitios web o bases de datos? Estás en el lugar correcto.
Soy un Científico de Datos Full Stack con amplia experiencia en IA, aprendizaje automático y LLMs. Construyo sistemas RAG (Retrieval-Augmented Generation) y agentes de IA que ofrecen respuestas precisas y contextualmente relevantes para empresas.
Lo que ofrezco:
- Chatbot RAG personalizado entrenado con tus datos
- Agentes de IA para automatizar tareas (correo, búsqueda, CRM)
- Pipeline avanzado de LangChain con recuperación optimizada
- Chatbot con memoria y razonamiento en múltiples pasos
- Soporte para GPT-4, Claude, LLaMA y más
Entrega de full stack:
- Interfaz con Streamlit o FastAPI
- API REST para integración
- Despliegue listo para Docker
- Código fuente limpio con documentación
¿Por qué elegirme?
Utilizo segmentación optimizada, búsqueda híbrida, expansión de consultas y re-ranking para asegurar que tu chatbot brinde respuestas precisas y confiables.
- Recibes:
- Código completo
- Guía de configuración
- Video explicativo
Soporte después de la entrega
Envíame un mensaje antes de ordenar para una consulta gratuita y plan del proyecto.
Experiencia:
Desarrollo de software
•
Desarrollo de sitio web
Marcos:
PyTorch
Tipo de datos:
Texto
Lenguaje de programación:
Python
Herramientas:
TensorFlow
API:
OpenAI
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FAQ
Traducción automática
P1: ¿Qué es exactamente RAG y por qué lo necesita mi negocio?
RAG significa Retrieval Augmented Generation. Permite que un chatbot responda preguntas usando TUS datos específicos — tus PDFs, sitio web, catálogo de productos, manuales o base de datos. ChatGPT normal no conoce tu negocio. Un chatbot RAG sí. Cada negocio que quiera respuestas precisas de IA necesita RAG.
P2: ¿A qué fuentes de datos puedes conectar el chatbot?
Puedo conectar con PDFs, documentos Word, archivos Excel, sitios web/URLs, Notion, Google Drive, bases de datos SQL, APIs y más. Si tus datos existen en algún lugar, puedo construir un sistema RAG sobre ellos.
P3: ¿Qué LLM debería usar — GPT-4, Claude o LLaMA?
GPT-4 es mejor para máxima precisión y uso general en negocios. Claude 3.5 es ideal para documentos muy largos y análisis detallados. LLaMA o DeepSeek son mejores si quieres despliegue gratuito o privado en local. Durante la consulta gratuita te recomendaré la mejor opción para tu caso específico.
