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Crearé un chatbot AI rag personalizado con langchain, OpenAI y citas de fuentes
Loc T
Acerca de este Servicio
Traducción automática
<p¿Estás cansado de chatbots de IA genéricos que hallucinan hechos falsos y fabrican respuestas?
Construyo asistentes de IA personalizados y de nivel empresarial con Retrieval-Augmented Generation (RAG) impulsados por Next.js, Django REST Framework y Cohere/OpenAI. Tu chatbot responde estrictamente en base a los documentos privados de tu empresa, PDFs, manuales o datos de tu sitio web con citas verificadas.
Capacidades principales:
- Recuperación híbrida en 3 etapas: coseno de vectores densos + BM25 léxico fusionados mediante Reciprocal Rank Fusion (RRF)
- Reordenamiento con Neural Cross-Encoder: Cohere Rerank v3.5 garantiza una precisión de contexto de primer nivel
- Citas 100% verificadas: insignias interactivas [1], [2] con vista previa de fuente en popover
- Protecciones contra hallucination: informa a los usuarios cuando los documentos carecen de información en lugar de inventar
- Ramas de conversación basadas en árboles: edita prompts y cambia versiones de mensajes
- Transmisión en tiempo real de tokens SSE: respuesta instantánea palabra por palabra
- Gestión completa de documentos: scraper web integrado y cargador de documentos
- Listo para producción: configuración con Docker Compose en un clic y proxy inverso Nginx
Pila tecnológica: Next.js, React, Tailwind CSS, Python, Django, Cohere/OpenAI, VectorDB, Docker.
¡Envíame un mensaje antes de ordenar para discutir tus documentos y formatos de base de conocimientos!
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Loc T
Full Stack Developer
- DeVietnam
- Miembro desdemay 2024
- Última entrega1 año
Idiomas
Vietnamita, Inglés
All websites i made:
- RAG chatbot system (django, reactjs, vectordb, openai).
- DeepDoc - similar to gdrive (django, vuejs, elasticsearch, mysql, vncorenlp).
- DeepSpelling - similar to Grammarly but for Vietnamese language (django, vuejs, add-in word, mysql, transformer).
- DocSearch (django, vuejs, elasticsearch, vncorenlp-underthesea, ocr).
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FAQ
Traducción automática
¿Cómo evitas que la IA alucine?
El sistema utiliza un enrutamiento estricto de prompts y un pipeline híbrido de 3 etapas (vector denso + BM25 + reordenamiento con Cross-Encoder). Si la respuesta no está en tus documentos proporcionados, se indica que el contexto no contiene la respuesta en lugar de adivinar.
¿Qué formatos de documentos puedo subir a la base de conocimientos?
Puedes subir texto en bruto, Markdown, documentos PDF o usar el scraper web integrado para ingresar URLs directamente en embeddings de vector.
¿Puedo conectar esto a OpenAI (ChatGPT) o Anthropic Claude en lugar de Cohere?
¡Sí! Aunque Cohere Command-R y Rerank v3.5 ofrecen un RAG basado en grounding de última generación, la arquitectura es modular y puede conectarse fácilmente a OpenAI (GPT-4o) o Anthropic Claude.
¿Recibiré el código completo y las instrucciones de despliegue?
¡Sí! Obtienes la propiedad total del código fuente (frontend y backend) con un script de configuración ./run.sh de un clic y un archivo docker-compose.yml listo para producción para autohospedarte en tu VPS (DigitalOcean, AWS, Hetzner).
