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Construiré chatbots rag para tus documentos
Keshav Sharma
Acerca de este Servicio
Traducción automática
Construyo chatbots RAG (generación aumentada por recuperación) personalizados que leen tus PDFs, sitio web o base de conocimientos y responden preguntas con precisión, con citas, para que tus usuarios o equipo puedan dejar de buscar entre archivos.
Lo que obtienes:
- Chatbot de IA basado en tu propio contenido
- Respuestas con citas de fuentes para reducir las alucinaciones
- Pipeline RAG con búsqueda semántica y recuperación vectorial
- Integración con Pinecone vector database
- Integración con LangChain y LLM API
- Interfaz de chat limpia o widget para sitio web embebible
- Código fuente completo y acceso de administrador
- Documentación de configuración y entrega
Puedo crear asistentes de conocimiento con IA para documentación, sitios web, datos internos de empresas, contenido de soporte, conocimiento de productos y casos de uso empresariales personalizados.
Soy ingeniero de software con experiencia práctica en construir sistemas RAG usando segmentación semántica, embeddings, búsqueda vectorial con Pinecone, LangChain y LLM APIs.
Escríbeme antes de ordenar con tu fuente de datos y caso de uso para que pueda recomendar la arquitectura y paquete adecuados.
Conoce a Keshav Sharma
Keshav Sharma
Software Developer
- DeIndia
- Miembro desdeene 2026
- Responde aprox. en:1 hora
Idiomas
Inglés, Hindi
I’m a Full-Stack Developer and Backend Engineer focused on building scalable web applications, APIs, and AI-powered solutions. I work with Node.js, TypeScript, Golang, React, Next.js, PostgreSQL, MongoDB, Redis, Docker, and cloud technologies. My experience includes REST APIs, microservices, ERP integrations, database migrations, real-time systems, and RAG-based AI solutions. I focus on clean code, scalable architecture, clear communication, and delivering reliable solutions that solve real business problems.
Traducción automática
Mi porfolio
FAQ
Traducción automática
¿El chatbot responderá realmente con mis datos?
Sí. Utilizo un pipeline RAG que recupera información relevante de tus documentos, sitio web, base de conocimientos u otras fuentes de datos soportadas antes de generar una respuesta. También se pueden incluir citas de fuentes.
¿Recibiré el código fuente completo?
Sí. Recibirás el código fuente completo incluido en el paquete que elijas. Puedes alojar, modificar y ampliar el sistema de forma independiente.
¿Qué tipo de datos puedo conectar?
Puedo trabajar con PDFs, archivos DOCX, TXT y Markdown, contenido de sitios web, bases de conocimientos y ciertas fuentes de datos estructurados de negocios. Escríbeme antes de ordenar para confirmar tu fuente específica.
¿Qué tecnologías utiliza?
Dependiendo del proyecto, puedo usar LangChain, Pinecone u otra base de datos vectorial adecuada, embeddings y LLM APIs. La arquitectura final depende del tamaño de tus datos y del caso de uso.
¿Están incluidos los costos de API de IA y hosting?
No. Cualquier costo de API de LLM pagado, base de datos vectorial, nube o hosting corre por tu cuenta con el proveedor respectivo. Puedo ayudarte a estimar los costos de operación antes del desarrollo.
¿El chatbot puede integrarse en mi sitio web?
Sí. Dependiendo del paquete y alcance del proyecto, puedo crear una interfaz de chat independiente o un widget de chatbot embebible para tu sitio web.
¿Puedes agregar funciones o acciones de agente de IA?
Sí. El chatbot puede extenderse con llamadas a herramientas o acciones agenticas como llamadas a API, búsquedas en bases de datos, flujos de reserva u otras acciones empresariales. Estas funciones requieren un alcance separado.
¿Qué necesitas de mí para empezar?
Proporcióname tu fuente de datos o archivos de muestra, los usuarios previstos del chatbot, caso de uso esperado, entorno de despliegue preferido y ejemplos de preguntas importantes que el chatbot debe responder.
