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Crearé un chatbot de IA RAG sobre tus documentos, datos o sitio web
Jeffrey C
Acerca de este Servicio
Traducción automática
Construyo chatbots de recuperación aumentada (RAG) que responden preguntas sobre TU contenido, documentos, PDFs, una base de conocimientos, un sitio web o una base de datos con citas de fuentes reales, no alucinaciones. El bot recupera los pasajes relevantes antes de responder, así las respuestas permanecen basadas en tus datos.
He creado un asistente de IA con memoria persistente desde cero: recuperación sobre un grafo de conocimientos con miles de nodos, inyección de contexto y orquestación Claude/OpenAI. Sé dónde RAG falla en el fragmentado, recuperación débil, sin evaluaciones y cómo mantener las respuestas precisas. Detrás de eso: más de 20 años diseñando sistemas empresariales (Fortune 500, defensa) y física de posgrado.
Lo que obtienes:
- Un chatbot basado en tus datos, con citas de fuentes
- Fragmentación adecuada, embeddings y una tienda de vectores (Pinecone, Chroma, pgvector, tu elección)
- Claude o OpenAI en el interior
- Código limpio y documentado que tu equipo puede poseer y ampliar
- Comunicación clara sobre lo que RAG puede y no puede hacer para tu caso de uso
Envíame un mensaje antes de ordenar con el tipo de datos, volumen aproximado y stack, y confirmaré el paquete adecuado.
Conoce a Jeffrey C
Jeffrey C
AI Integration Engineer, LLM, RAG, Claude and OpenAI APIs, 25 Year Architect
- DeEstados Unidos
- Miembro desdejul 2026
Idiomas
Inglés
I'm a physics-educated software engineer who builds LLM-integrated systems — RAG pipelines, agentic assistants, and Claude/OpenAI API integrations — on top of 25 years architecting enterprise-scale software (Fortune 500 insurance, defense). Recently I built a persistent-memory AI assistant from scratch: multi-agent, with a temporal knowledge graph, retrieval-augmented context, and Claude API orchestration. I bring production engineering judgment — CI/CD, DevSecOps, containerized delivery — so AI features actually ship and hold up. I'll tell you what's possible and what isn't, up front.
Traducción automática
FAQ
Traducción automática
¿Qué tipo de datos puede utilizar el chatbot?
PDFs, documentos Word/texto, un sitio web, una base de conocimientos, una base de datos o una API. Envíame una muestra y confirmaré qué es viable.
¿Inventará cosas?
No — recupera los pasajes relevantes de tus datos antes de responder y cita las fuentes, así se mantiene basado en tus datos en lugar de alucinar.
¿Necesito una clave API?
Sí, con tu propia clave de Anthropic (Claude) o OpenAI. Tú controlas el uso y la facturación; yo nunca la expongo.
¿Obtengo el código fuente?
Sí, en todos los paquetes — código limpio y documentado que tu equipo puede poseer y ampliar.
¿Qué base de datos vectorial usas?
Tu elección — Pinecone, Chroma, pgvector u otro. Recomendaré uno según tu escala y stack.
