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Crearé un chatbot RAG personalizado para tus datos
Mazu
Acerca de este Servicio
Traducción automática
Convierte tus documentos, bases de datos y PDFs en una IA que
"chatea" con tus datos. Con precisión. De forma segura.
Construyo pipelines RAG personalizadas que conectan LLMs con tus datos.
LO QUE CONSTRUYO:
Chatbots para PDFs/Documentos: chatea con tu base de conocimientos
Consulta RAG en bases de datos: SQL/NoSQL con lenguaje natural
Búsqueda híbrida: semántica + palabras clave para mayor precisión
Interfaz personalizada: interfaz limpia que a tus usuarios les encanta
Capas de seguridad: protección de PII, controles de acceso
PILA TECNOLÓGICA:
Bases de datos vectoriales: Pinecone, ChromaDB, Weaviate, Qdrant
Frameworks: LangChain, LlamaIndex
Embeddings: OpenAI, Cohere
Backend: FastAPI, Python
PAQUETES:
BÁSICO ($100): configuración RAG con una sola fuente de datos, chatbot básico, despliegue sencillo
ESTÁNDAR ($250): pipeline RAG con múltiples fuentes, configuración de base de datos vectorial, despliegue de interfaz personalizada
PREMIUM ($500): RAG empresarial con búsqueda híbrida, capas de seguridad, despliegue completo
️ POR QUÉ RAG:
Los LLMs en estado bruto inventan respuestas, pero RAG fundamenta las respuestas en TUS datos
60% más barato que el ajuste fino
Tus datos permanecen privados
Fácil de actualizar, solo cambia los documentos
Escríbeme antes de ordenar con detalles sobre tus datos.
Limitado a 5 clientes por mes.
Conoce a Mazu
Mazu
"I Protect Your AI From Security Risks, Bias Compliance Failures"
- DePakistán
- Miembro desdenov 2025
- Responde aprox. en:9 horas
Idiomas
Urdu, Inglés
I'm an AI Security & Trust Engineer passionate about making
AI safe, reliable, and legally compliant. I help businesses
deploy production-ready AI systems that don't hallucinate,
leak data, or fail audits.
My work spans AI red teaming, building LLM guardrails,
evaluating agents, developing custom RAG pipelines, and
creating EU AI Act/NIST compliance documentation.
I use tools like LangChain, RAGAS, PyRIT, Pinecone, and
LlamaGuard to ensure your AI is secure, accurate, and ready
for enterprise.
Message me to discuss your project.
Traducción automática
Mi porfolio
FAQ
Traducción automática
¿Qué es RAG?
Generación aumentada por recuperación. Es un sistema que permite a una IA "leer" tus documentos antes de responder, haciéndolo preciso y basado en tus datos específicos en lugar de inventar respuestas.
¿Qué fuentes de datos puedes conectar?
PDFs, documentos Word, sitios web, bases de datos SQL, Notion, Google Drive, SharePoint y la mayoría de APIs REST. Si tiene texto, puedo probablemente conectarlo.
¿En qué se diferencia esto de simplemente subir archivos a ChatGPT?
ChatGPT no puede manejar grandes volúmenes, no tiene control de acceso, no puede ser personalizado y no se integra con tus aplicaciones. Un sistema RAG personalizado hace todo esto de forma segura.
¿Utilizas OpenAI o modelos de código abierto?
Trabajo con ambos. OpenAI (GPT-4) para máxima calidad, o modelos de código abierto (Llama, Mistral) si necesitas privacidad, menor costo o autoalojamiento.
¿Se usarán mis datos para entrenar modelos de IA?
No. Configuro el sistema para que tus documentos solo se usen para recuperación, nunca se envíen a pipelines de entrenamiento. Tus datos permanecen tuyos.
¿Puedes hacer que maneje múltiples idiomas?
Sí. El pipeline puede procesar y responder en varios idiomas usando embeddings y modelos multilingües.
¿Qué es la "búsqueda híbrida" en el paquete Premium?
Combina búsqueda semántica (basada en significado) con búsqueda por palabras clave (coincidencias exactas). Esto mejora drásticamente la precisión para documentos técnicos o legales.
¿Ofrecen implementación y alojamiento?
Sí. Puedo desplegar en Vercel, Railway, AWS o en tus propios servidores. El paquete Premium incluye despliegue completo y documentación de configuración.
¿Qué tan preciso es el sistema?
Con una segmentación y configuración de recuperación adecuadas, la precisión es normalmente del 85-95%. Incluyo métricas de evaluación en cada paquete para que puedas medirlo tú mismo.
¿Qué necesitas de mí para empezar?
Una muestra de tus datos (unos PDFs o un esquema de base de datos), una descripción de lo que los usuarios deberían poder preguntar y cualquier requisito específico (seguridad, preferencias de UI, etc.).
