Crearé un chatbot RAG para tu sitio, PDFs y base de datos con Claude code


Acerca de este Servicio
Traducción automática
Un chatbot que realmente conoce TU negocio porque lee tus documentos.
Construyo chatbots RAG de producción usando Claude Code como ciclo de desarrollo entrenado en tus PDFs, sitio web, base de datos o centro de ayuda. Las respuestas están basadas en tus datos, con citas de fuente. Sin alucinaciones de LLM.
Pila: Claude Code + LangChain + FAISS / ChromaDB / Pinecone + OpenAI o Anthropic + FastAPI + tu opción de frontend (widget web, Slack, WhatsApp, Telegram, Discord).
Lo que entrego:
- Pipeline de ingestión para PDFs, Word, HTML, Notion, Confluence, SQL
- Base de datos vectorial con búsqueda híbrida (semántica y por palabra clave)
- Citas de fuente en cada respuesta
- Memoria de conversación más ciclo de retroalimentación del usuario
- Panel de administración: ver conversaciones, subir nuevos documentos, reentrenar
- Código de embed o bot de Slack / WhatsApp / Telegram / Discord
Casos de uso: soporte al cliente (respuesta de nivel 1 en 4 horas a 90 segundos), asistente de conocimiento interno, Q y A de cumplimiento, habilitación de ventas, búsqueda en documentos técnicos.
Entrega en 4 a 10 días. Revisiones ilimitadas. Envíame un mensaje para una llamada de alcance gratuita.
Conoce a Nisar Khan
AI Agent Developer Claude Code LangChain n8n Data Science Expert
- DePakistán
- Miembro desdedic 2022
- Responde aprox. en:1 hora
Idiomas
Urdu, Pashto, Inglés
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FAQ
Traducción automática
¿En qué se diferencia RAG de fine-tuning?
RAG recupera fragmentos relevantes de tus documentos en el momento de la consulta, sin necesidad de reentrenar. Puedes agregar o actualizar documentos en cualquier momento. Fine-tuning fija el conocimiento en el entrenamiento. RAG es más barato, rápido y más controlable para bases de conocimiento.
¿El chatbot inventará respuestas?
Cada respuesta incluye citas de fuente que apuntan al pasaje exacto. Si no se puede fundamentar una respuesta confiada, el bot lo dice. Esto es lo que diferencia RAG de ChatGPT puro.
¿Qué tipos de documentos ingieres?
PDFs (incluidos escaneados — uso un PaddleOCR cascade de mi portafolio), Word, HTML, Markdown, exportaciones de Notion, Confluence, SQL, Airtable, Google Docs.
¿Qué LLM?
Claude, GPT-4/5, o Gemini — a tu elección. Claude para QA de documentos de contexto largo. GPT para general. Gemini para presupuesto.
¿Puedes crear una versión para Slack / WhatsApp / Discord?
Sí — los tres soportados de forma nativa, 120 dólares cada uno como extras.
Costos de operación después de la entrega?
Depende del volumen de consultas y la elección de LLM. Pequeña empresa típica: 20 a 80 dólares/mes en API + 10 a 30 dólares en hosting de base de datos vectorial. Ajusto la elección de LLM a tu presupuesto.
¿Puedo actualizar los documentos después sin llamarte?
Sí — Standard+ incluye un panel de administración donde subes nuevos documentos y el bot reindexa automáticamente.
¿Cuál ha sido la mayor victoria de RAG que has entregado?
Un bot de soporte al cliente B2B SaaS con más de 400 documentos de ayuda: redujo la respuesta de tickets de nivel 1 de 4 horas a 90 segundos.

