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Crearé un chatbot de AI RAG personalizado entrenado con tus documentos y datos
Malaika Malik
Acerca de este Servicio
Traducción automática
¿Necesitas un chatbot de AI que pueda responder preguntas usando tus propios documentos y conocimientos empresariales?
Construyo chatbots RAG de AI y asistentes de base de conocimientos personalizados que conectan LLMs con tus datos privados para ofrecer respuestas precisas, contextuales y fundamentadas en las fuentes.
Puedo crear:
- Chatbots RAG para PDFs, DOCX, TXT, FAQs y documentos empresariales
- Base de conocimientos privada y asistentes para empleados
- Chatbots de soporte al cliente con AI
- Procesos de ingestión, segmentación e incrustación de documentos
- Búsqueda semántica e integración con bases de datos vectoriales
- Citas de fuentes y respuestas fundamentadas
- Recuperación de múltiples documentos y fuentes
- Memoria de conversación y chat contextual
- Integraciones de autenticación, APIs y bases de datos
- Guardrails, evaluación y reducción de hallucinations
- Interfaces con FastAPI, React o Next.js
- Despliegue en la nube con Docker
Tecnologías: OpenAI, Claude, Gemini, Hugging Face, LangChain, LangGraph, ChromaDB, Qdrant, Pinecone, Sentence Transformers, Python, FastAPI, React, Next.js, Docker, AWS y Azure.
Recibirás código fuente limpio, recuperación probada, documentación y soporte para despliegue.
Por favor, envíame un mensaje antes de ordenar para discutir tus datos, integraciones y requisitos.
Conoce a Malaika Malik
Malaika Malik
Full Stack Generative AI and AI Automation Engineer
- DePakistán
- Miembro desdejul 2026
- Responde aprox. en:1 hora
Idiomas
Inglés, Urdu
I’m a Full-Stack Generative AI and AI Automation Engineer specializing in production-ready AI applications, intelligent agents, RAG systems, chatbots, and business workflow automation. I work with OpenAI, Claude, LangChain, LangGraph, ChromaDB, FastAPI, Node.js, React, Next.js, n8n, Zapier, Make.com, APIs, webhooks, Docker, AWS, and Azure. I deliver secure, scalable solutions with clean architecture, reliable integrations, optimized workflows, and cloud deployment tailored to real business needs.
Traducción automática
FAQ
Traducción automática
¿Qué es un chatbot AI RAG?
RAG significa Retrieval-Augmented Generation. El chatbot busca en tu base de conocimientos información relevante antes de generar una respuesta, ayudando a que las respuestas se mantengan fundamentadas en tus datos empresariales.
¿Qué tipos de datos puedo utilizar?
Puedo trabajar con PDFs, documentos Word, archivos de texto, FAQs, contenido de sitios web, bases de datos y otros datos estructurados o no estructurados según los requisitos de tu proyecto.
¿El chatbot solo puede responder preguntas de mis documentos?
Sí. Puedo configurar el sistema para priorizar tu base de conocimientos privada y agregar guardrails para evitar responder preguntas no soportadas cuando la información relevante no esté disponible.
¿Qué modelos de IA puedes integrar?
Puedo trabajar con modelos de OpenAI, Claude, Gemini, Hugging Face y otros proveedores de LLM según tu presupuesto, requisitos de privacidad y caso de uso.
¿Qué bases de datos vectoriales puedes usar?
Trabajo principalmente con ChromaDB y también puedo integrar soluciones como Qdrant o Pinecone según la escalabilidad, hosting y requisitos del proyecto.
¿Puedes integrar el chatbot en mi sitio web?
Sí. Puedo proporcionar una API o integrar el chatbot RAG con una aplicación web en React, Next.js o existente, según tu paquete y requisitos.
¿Proporcionas el código fuente?
Sí. El código fuente está incluido según el paquete seleccionado junto con instrucciones de configuración y documentación relevante.
¿Puedes desplegar el chatbot RAG?
Sí. Puedo Dockerizar y desplegar la aplicación en plataformas en la nube soportadas como AWS, Azure, Render o Railway. Los costos de hosting y servicios de terceros corren por cuenta del cliente.
¿Están incluidos los costos de OpenAI o hosting?
No. Los costos por uso de API de LLM, planes de bases de datos vectoriales, hosting en la nube y otros servicios de terceros son pagados directamente por el cliente.
¿Garantizas respuestas sin hallucinations?
Ningún sistema de AI puede garantizar respuestas completamente correctas. Puedo mejorar la fiabilidad mediante recuperación fuerte, fundamentación en fuentes, umbrales de similitud, guardrails, evaluación y comportamiento de fallback.
