Crearé un sistema RAG personalizado que chatea con tus documentos


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
Introduction
- DePakistán
- Miembro desdedic 2024
- Responde aprox. en:1 hora
Idiomas
Pashto, Urdu, Inglés
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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.

