Crearé un chatbot rag personalizado usando langchain y vector db para tu documento

¿Cansado de buscar manualmente entre cientos de páginas para encontrar respuestas? Crearé un chatbot RAG (Retrieval-Augmented Generation) listo para producción que te permite chatear con tus propios documentos PDFs, archivos Word, bases de conocimientos o cualquier dato de texto.

Lo que obtienes:

• Pipeline de ingestión de documentos con fragmentación e incrustación
• Configuración de base de datos vectorial (Pinecone, Weaviate o Chroma)
• Integración con LLM (OpenAI, Claude o AWS Bedrock)
• Backend con FastAPI y endpoints REST limpios
• Memoria conversacional para preguntas de seguimiento

Por qué trabajar conmigo: Soy un ingeniero senior en GenAI con más de 5 años de experiencia en Python. He construido sistemas RAG que mejoraron la precisión de recuperación en un 40% en conjuntos de datos a nivel empresarial. Cada entrega es de calidad producción, no solo una demo en notebook.

Mi stack: LangChain · LlamaIndex · FastAPI · PostgreSQL · AWS · Docker

Paquetes de un vistazo:

• Basic ($75) RAG de un solo documento con endpoint API, hasta 50 páginas
• Standard ($150) RAG multi-documento + memoria + interfaz Streamlit
• Premium ($300) Sistema completo con RBAC, caché semántico, despliegue en AWS

Envíame un mensaje antes de ordenar si tienes un caso de uso específico, estaré encantado de confirmarlo antes de que compres.