Construiré un chatbot RAG personalizado y ajustaré finamente LLM en tus datos

Solo si eliges una configuración de API alojada (más barata, más rápida). Si la privacidad de datos es innegociable, despliego con modelos de código abierto (Llama 3, Mistral) en tu infraestructura propia o en una nube privada — nada sale de tu entorno. Recomendaré la mejor opción durante nuestra discusión previa a la compra.

Para una configuración RAG estándar: aproximadamente 70 a 500 dólares al mes para la base de datos vectorial (Pinecone o equivalente), 10 a 50 dólares al mes para embeddings, y de 200 a 2000 dólares al mes para llamadas a API de LLM dependiendo del volumen de tráfico. El ajuste fino es un costo de entrenamiento único. Proporciono una estimación de costos por escrito antes de comenzar.

Ambos tienen casos de uso válidos. RAG es mejor cuando tu base de conocimientos se actualiza con frecuencia y necesitas citas de fuentes. El ajuste fino es mejor cuando necesitas un estilo, formato o vocabulario específico integrado en el modelo. El paquete Premium combina ambos — recomendaré la arquitectura adecuada.

Cada entrega incluye una evaluación: un conjunto de prueba con pares pregunta-respuesta, precisión de recuperación (recall@k), fidelidad de respuestas (basadas en el contexto recuperado), tasa de alucinaciones y benchmarks de latencia. Recibirás los números, la metodología y el conjunto de prueba.

El paquete estándar incluye 7 días de soporte para corrección de errores; el paquete Premium incluye 30 días más una llamada de consultoría de integración de 60 minutos. Después, ofrezco mantenimiento continuo por separado. No abandono proyectos — los sistemas rotos dañan más mi reputación que la tuya.