Configuraré agente de voz AI, chatbot AI en langchain, langflow, vertex ai, flowish


Acerca de este Servicio
Traducción automática
Tienes datos y un caso de uso claro, pero juntar modelos, stores vectoriales, herramientas, memoria y UI en un agente confiable es complicado. Los prototipos se rompen, los prompts se desvían y las compensaciones entre latencia y calidad matan la adopción.
Diseño agentes de IA robustos y aplicaciones de chat usando LangChain / LangFlow / Flowise con modelos Llama 3 o Vertex AI, además de recuperación, herramientas y guardas. Obtendrás una arquitectura clara, configuraciones reproducibles y un despliegue que tu equipo pueda manejar.
Lo que haré
- Diseño y arquitectura del caso de uso (diagramas + flujo de datos)
- Pipeline RAG (estrategia de fragmentación, embeddings, base de datos vectorial: Pinecone/FAISS/Qdrant)
- Agentes que usan herramientas (APIs web/búsqueda, Zapier/herramientas, llamadas a funciones/herramientas)
- Agente de voz (Twilio/WebRTC, interrupciones; flujos de llamadas)
- Gráficos LangFlow / Flowise (cadenas visuales, nodos versionados, gestión de prompts)
- Selección de modelos y prompts (Llama 3, Vertex AI/Gemini, OpenAI según tu infraestructura)
- Memoria y seguridad
- Evaluación y métricas
- Despliegues + documentación y entrega en Loom
Cuéntame tu caso de uso (agente de soporte, búsqueda interna, copiloto de datos, IVR de voz) + fuentes de datos. Te responderé con un plan breve y el paquete adecuado.
Conoce a Mike M
- DeReino Unido
- Miembro desdeago 2025
Idiomas
Inglés, Francés
Traducción automática
FAQ
Traducción automática
¿Puedes trabajar con nuestra pila de datos existente?
Sí—CSV/JSON, Google Drive, Notion/Confluence, Postgres, BigQuery, S3, etc.
¿Qué modelo recomiendas?
Depende de las restricciones (costo, latencia, tono, seguridad). Normalmente uso Llama 3 o Vertex AI (Gemini) y puedo cambiar detrás de la misma interfaz.
