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Crearé un chatbot RAG personalizado para tus documentos y datos empresariales
Hilal A.
Acerca de este Servicio
Traducción automática
¿Necesitas un chatbot de IA que responda preguntas usando tus propios documentos o conocimientos de negocio?
Crearé una aplicación de Retrieval-Augmented Generation personalizada que recupera información relevante de tus fuentes de datos aprobadas antes de generar una respuesta.
Dependiendo del paquete seleccionado, la solución puede incluir:
- Procesamiento de PDF, TXT y Markdown
- Fragmentación de texto y embeddings
- Recuperación semántica
- Qdrant, ChromaDB o FAISS
- Referencias a las fuentes
- Puntos finales en FastAPI
- Interfaz en Streamlit
- Configuración en Docker
- Pruebas de recuperación y evaluación RAG
- Documentación técnica
Trabajo con Python, LangChain, LangGraph, Qdrant, ChromaDB, FAISS, FastAPI, Streamlit, Ollama y APIs compatibles de LLM.
Ningún sistema RAG puede garantizar estar completamente libre de alucinaciones. Puedo agregar referencias a las fuentes, comportamiento con contexto insuficiente y evaluación para mejorar la fiabilidad.
El uso de API, alojamiento en la nube y suscripciones de terceros no están incluidos.
Por favor, contáctame antes de hacer tu pedido para revisar tus documentos, comportamiento esperado y entorno objetivo.
Conoce a Hilal A.
Hilal A.
AI Engineer for RAG AI Agents and MLOps
- DeTurquía
- Miembro desdenov 2024
- Responde aprox. en:1 hora
Idiomas
Turco, Inglés
Hi, I'm Hilal, an AI/ML Engineer specializing in RAG, AI agents, LLM applications and MLOps. I build reliable AI systems with Python, FastAPI, LangGraph, LangChain, Qdrant, Docker and Kubernetes. I can help with RAG pipelines, multi-agent workflows, LLM integrations, evaluation, observability, API development, deployment and data pipeline optimization. I focus on maintainable code, clear documentation and practical solutions that work beyond the prototype stage. Message me to discuss your project.
Traducción automática
FAQ
Traducción automática
¿Qué es un chatbot RAG?
Un chatbot RAG recupera información relevante de tu propia fuente de conocimiento y proporciona ese contexto a un modelo de lenguaje antes de generar una respuesta.
¿Puede el chatbot mostrar sus fuentes?
Sí. La versión estándar y Premium pueden incluir nombres de documentos, referencias o fragmentos relevantes de fuentes.
¿Qué formatos de archivo puedes usar?
Los formatos comunes incluyen PDF, TXT, Markdown y texto estructurado. Por favor, envía archivos de muestra antes de ordenar si el formato es inusual.
¿El precio incluye costos de API de LLM?
No. Las APIs de modelos externos, servicios de hosting y bases de datos de pago son pagados por el cliente.
¿Puedes implementar la aplicación?
Las versiones estándar y Premium incluyen configuración de Docker lista para despliegue. El despliegue en la nube debe acordarse por separado según la plataforma objetivo.
¿Puedes usar un modelo local?
Sí. Se puede usar Ollama u otra configuración local compatible cuando sea adecuado para el proyecto y la infraestructura disponible.
¿El chatbot estará completamente libre de alucinaciones?
Ningún sistema de LLM puede garantizar estar completamente libre de alucinaciones. Puedo agregar controles de grounding, referencias de fuentes y evaluación para reducir y monitorear el riesgo.
