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Crearé un sistema RAG personalizado que chatea con tus documentos
Muneeb Shah
Acerca de este Servicio
Traducción automática
¿Buscas un sistema RAG personalizado que te permita chatear con tus propios documentos y datos? Estás en el lugar correcto.
Construyo pipelines de Retrieval-Augmented Generation (RAG) listos para producción y chatbots de IA que responden preguntas de TU base de conocimientos con precisión, con fuentes y sin hallucinations.
Lo que creo
- Sistema RAG personalizado / chatbot de IA sobre tus documentos (PDF, Word, web, Notion, SQL)
- Configuración de base de datos vectorial (Pinecone, Chroma, FAISS, pgvector)
- pipelines de LangChain / LlamaIndex con OpenAI o Claude
- API de chat (FastAPI) + interfaz opcional de chatbot web
- Respuestas con citas de fuentes y fundamentadas
Perfecto para: asistentes de conocimiento interno, bots de soporte al cliente, preguntas y respuestas en documentos, herramientas de investigación y funciones SaaS.
Pila tecnológica: Python, LangChain, LlamaIndex, OpenAI, Claude, Pinecone, Chroma, FAISS, pgvector, FastAPI.
Soy un ingeniero de IA que entrega sistemas RAG reales de principio a fin con código limpio, documentación clara y una guía en la entrega.
Envíame un mensaje con tu caso de uso antes de ordenar para confirmar el alcance y recomendarte el mejor plan para tu sistema RAG.
Conoce a Muneeb Shah
Muneeb Shah
Introduction
- DePakistán
- Miembro desdedic 2024
- Responde aprox. en:1 hora
Idiomas
Pashto, Urdu, Inglés
Hi, I am Muneeb, an AI Agent & RAG Developer with 2+ years of experience and 20+ AI systems delivered for startups and international clients.
I build production-grade AI agents, RAG chatbots, and multi-agent systems using LangChain, LangGraph, and vector databases — that actually reason over your data and ship reliably, not just demos that break.
Free consultation included to scope your project the right way and recommend the best approach for your goals.
Message me now to get started.
Traducción automática
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FAQ
Traducción automática
¿Qué es un sistema RAG y por qué lo necesito?
RAG (Retrieval-Augmented Generation) permite que una IA responda usando tus documentos en lugar de adivinar. Recupera el contenido más relevante de tu base de conocimientos y luego genera una respuesta precisa y respaldada por fuentes, sin hallucinations.
¿Qué documentos y datos puede usar?
PDFs, documentos Word, texto, sitios web, Notion, Google Docs, CSVs y bases de datos SQL. Si tienes una fuente de datos que no está en la lista, solo pregunta.
¿Qué modelos y herramientas usas?
OpenAI (GPT) o Anthropic (Claude) para el LLM; LangChain/LlamaIndex para el pipeline; Pinecone, Chroma, FAISS o pgvector para la base de datos vectorial. Elegimos lo que se ajusta a tu presupuesto y escala.
¿Serán precisas las respuestas?
Sí — las respuestas están fundamentadas en tus datos y pueden incluir citas de fuentes, así siempre sabes de dónde proviene cada respuesta.
¿Soy dueño del código?
100%. Obtienes código limpio y documentado, instrucciones de configuración y una guía en la entrega.
¿Puedes implementarlo para mí?
Sí — el paquete Premium incluye despliegue, o puedes agregarlo como extra. Puedo desplegar en AWS, GCP, Azure o en tu hosting preferido.
