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Crearé un sistema de búsqueda y preguntas con IA basado en RAG
Mobeen R
Acerca de este Servicio
Traducción automática
Crearé un sistema personalizado de búsqueda y respuesta con IA basado en RAG que permite a los usuarios buscar en documentos, artículos, bases de conocimientos u otros datos usando lenguaje natural y recibir respuestas relevantes y contextuales de IA.
Lo que puedo construir:
- Pipeline RAG (Retrieval-Augmented Generation)
- Búsqueda semántica usando embeddings de IA
- Integración con base de datos vectorial
- Respuesta a preguntas con IA
- Integración con LLM/API
- Búsqueda en documentos y bases de conocimientos
- Resúmenes generados por IA
- Aplicación web en Python/Flask
- Procesamiento de documentos con LangChain
- Interfaz personalizada de búsqueda y Q&A
Tu sistema puede diseñarse para PDFs, documentos, artículos, sitios web, FAQs, contenido de investigación, bases de conocimientos de empresas y otros datos estructurados o no estructurados.
Las tecnologías pueden incluir: Python, Flask, LangChain, Sentence Transformers, ChromaDB, Hugging Face y APIs de LLM, según tus requisitos.
Recibirás código fuente funcional y una solución de búsqueda y Q&A con IA en funcionamiento basada en el paquete seleccionado.
Por favor, contacta conmigo antes de ordenar si tienes un requerimiento complejo o personalizado.
Conoce a Mobeen R
Mobeen R
Python Developer
- DePakistán
- Miembro desdesep 2026
- Responde aprox. en:1 hora
Idiomas
Urdu, Inglés
I am a results-driven Bachelor of Science in Information Technology graduate with hands-on experience in developing scalable web applications and data-driven solutions using Python, Flask, and MongoDB. I am proficient in designing full-stack systems, including REST APIs, semantic search, and Retrieval-Augmented Generation (RAG) workflows.
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FAQ
Traducción automática
¿Qué es un sistema de IA basado en RAG?
RAG significa Retrieval-Augmented Generation. Permite que un sistema de IA recupere información relevante de tus datos y use esa información para generar respuestas contextuales.
¿Qué tipo de datos puedes usar con RAG?
Puedo trabajar con documentos, PDFs, artículos, FAQs, bases de conocimientos, contenido de sitios web, material de investigación y otros datos estructurados o no estructurados, según los requisitos del proyecto.
¿Puedes integrar un LLM en mi aplicación existente?
Sí. Puedo integrar un LLM o una API de IA compatible en una aplicación existente y conectarlo con el pipeline de recuperación.
¿Puedes construir búsqueda semántica?
Sí. Puedo implementar búsqueda semántica basada en embeddings para que los usuarios puedan buscar en tus datos usando lenguaje natural en lugar de depender solo de coincidencias exactas de palabras clave.
¿Puedes integrar una base de datos vectorial?
Sí. Puedo integrar una base de datos vectorial adecuada como ChromaDB u otra solución compatible según los requisitos de tu proyecto.
¿Puedes construir el sistema usando Python?
Sí. Python puede usarse para el backend, procesamiento de documentos, pipeline de recuperación, embeddings e integración con LLM.
¿Puedes trabajar con una aplicación existente?
Sí. Puedo integrar la funcionalidad de búsqueda RAG y Q&A en una aplicación existente tras revisar su pila tecnológica y estructura actual.
¿Proporcionas el código fuente?
Sí. El código fuente está incluido según el paquete seleccionado.
¿Puedes crear una interfaz de usuario personalizada?
Sí. Se pueden incluir interfaces web personalizadas según el paquete seleccionado y los requisitos del proyecto.
¿Debo comunicarme con usted antes de realizar un pedido?
Para proyectos complejos, integraciones personalizadas o aplicaciones existentes, sí. Por favor, envía tus requisitos y detalles de datos primero para poder seleccionar el paquete o la oferta personalizada adecuada.
