Construiré un sistema RAG personalizado con base de datos vectorial para tu app

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Mehedi
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Acerca de este Servicio

Traducción automática

Los chatbots normales inventan hechos. RAG no. Primero busca en tus documentos y luego responde solo con lo que encontró. Respuestas reales, con fuentes.


LO QUE OBTIENES

  • Chatbot entrenado con tus PDFs, documentos o base de datos
  • Búsqueda semántica que comprende el significado
  • Embeddings vectoriales en MongoDB Atlas, Pinecone, pgvector
  • Caché en Redis para respuestas rápidas
  • API REST que se adapta a cualquier frontend
  • Configuración multi-tenant para SaaS
  • Código fuente completo, tuyo para siempre

Asistentes de conocimiento, bots de soporte, preguntas y respuestas en documentos, recomendaciones de productos, SaaS, funciones de IA


Node.js, TypeScript, React, Next.js, MongoDB, búsqueda vectorial, PostgreSQL, Redis, Docker, AWS, OpenAI, Claude y OpenRouter.


POR QUÉ YO

Soy ingeniero full stack, con más de 3 años en sistemas en producción. Ya lancé una plataforma RAG en vivo con búsqueda vectorial, aislamiento multi-tenant y respuesta en menos de 1.5 segundos. No estoy aprendiendo esto en tu proyecto.


Envíame un mensaje antes de ordenar. Cuéntame tus datos y tu objetivo. Te diré honestamente qué paquete se ajusta o si no necesitas RAG en absoluto.

Conoce a Mehedi

Mehedi

Full Stack Software Engineer

  • DeBangladesh
  • Miembro desdemay 2026
  • Responde aprox. en:1 hora
  • Idiomas

    Inglés
I am a Full Stack Software Engineer with 3+ years of experience building end-to-end web apps, RESTful APIs, and real-time features. I specialize in Node.js, Express.js, TypeScript, React, and Next.js, with a strong track record of leveraging AI-driven development to ship high-quality code quickly.

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