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Crearé un rag ai chatbot base de conocimientos base de datos vectorial
NAVEED AHMED
Acerca de este Servicio
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¿Tienes documentos, preguntas frecuentes o conocimientos internos que tu equipo o clientes siguen preguntando? Construyo chatbots de IA que responden directamente desde tu propio contenido, no respuestas genéricas, sino respuestas fundamentadas en tus documentos reales.
Soy un ingeniero de IA full-stack que trabaja con Retrieval-Augmented Generation (RAG), bases de datos vectoriales y embeddings para crear chatbots que buscan en tu base de conocimientos en tiempo real y responden usando OpenAI o Gemini. Ya sea documentación de productos, FAQs de soporte, SOPs internos o un conjunto creciente de PDFs, estructuro el contenido para que el chatbot recupere la información correcta antes de generar una respuesta, reduciendo respuestas inventadas y manteniendo la precisión en tu material.
Las construcciones pueden integrarse en tu sitio web, conectarse a Slack o Microsoft Teams para uso interno, o enlazarse a tu base de datos o CRM existente. El código fuente está incluido desde el paquete Standard en adelante, así que no estás atado a mí para cada cambio futuro.
Antes de comenzar, te preguntaré sobre tus documentos, cómo están estructurados y dónde necesita vivir el bot, para que la configuración se ajuste a cómo trabaja realmente tu equipo en lugar de una plantilla única para todos.
¿No estás seguro si RAG es el enfoque correcto para tu caso de uso?
Conoce a NAVEED AHMED
NAVEED AHMED
Full Stack AI Engineer Nextjs AI Automation RAG AI Agents
- DePakistán
- Miembro desdefeb 2024
- Responde aprox. en:1 hora
Idiomas
Urdu, Inglés
I build full-stack AI applications, SaaS products, RAG systems, AI agents, and automation workflows for startups, businesses, and founders.
WHAT I BUILD
• AI SaaS & MVPs
• RAG & AI Knowledge Assistants
• AI Agents & Automation
• AI Chatbots & Voice AI
• Data Extraction & API Integrations
• Dashboards & Admin Panels
STACK: Next.js, React, TypeScript, Node.js, Python, Supabase, PostgreSQL, OpenAI, Gemini, LangChain, LangGraph, n8n, Vapi & Docker.
I build practical, scalable solutions—not just demos.
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Mi porfolio
FAQ
Traducción automática
¿Qué tipo de documentos puede usar el chatbot?
PDFs, documentos Word, contenido de sitios web, FAQs, artículos del centro de ayuda o registros de bases de datos. Envíame lo que tengas y confirmaré la mejor configuración.
¿El chatbot inventará respuestas que no estén en mis documentos?
RAG reduce significativamente esto al hacer que el bot recupere contenido real antes de responder, en lugar de responder solo con conocimientos generales. Es una mejora importante respecto a un chatbot simple, aunque ningún sistema de IA puede garantizar cero errores.
¿Puedes conectarlo a mi base de datos o CRM existente?
Sí, esto está incluido desde el paquete Standard en adelante. Comparte detalles sobre tu base de datos o CRM durante la incorporación.
¿Obtengo el código fuente?
Sí, el código fuente está incluido en los paquetes Standard y Premium, así que posees la construcción completa para el futuro.
¿El chatbot puede funcionar en mi sitio web y en Slack/Teams al mismo tiempo?
Sí, esto está incluido en el paquete Premium. Los paquetes Basic y Standard incluyen una plataforma de tu elección.
¿Cómo actualizo el chatbot cuando cambian mis documentos?
Puedes enviar documentos actualizados y puedo volver a indexar la base de conocimientos por un servicio adicional, o puedo guiarte para que lo hagas tú mismo si prefieres.
¿Puedes usar específicamente OpenAI o Gemini?
Sí, ambos son soportados. Recomendaré uno según tu presupuesto y necesidades de calidad de respuesta, o usaré el que ya tengas con cuenta.
¿El chatbot admite varios idiomas?
Sí, esto está incluido en el paquete Premium.
¿Qué pasa si aún no tengo mis documentos organizados?
No hay problema, envíame lo que tengas en cualquier formato y te ayudaré a definir la estructura correcta durante la configuración.
