Crearé un sistema de AI RAG, chatbots de AI con APIs de LLM o LangChain

Construiré asistentes personalizados de AI LLM RAG, chatbots, pipelines y sistemas RAG que utilizan Retrieval-Augmented Generation (RAG) para mejorar las respuestas de LLM, generando respuestas relevantes, completas y precisas a partir de tus propios datos usando RAG avanzado, APIs de LLM y LangChain.

Lo que ofrezco:

• Sistemas RAG personalizados/pipeline para tu caso de uso: Crear sistemas RAG en Python usando LLMs locales/de código abierto o de frontera (GPT, Claude, Gemini, LLaMA, Grok), con bases de datos vectoriales (ChromaDB, etc.) y modelos de embedding (Hugging Face, OpenAI).
• RAG avanzado: Mejorar las respuestas usando segmentación inteligente (semántica a través de LLM, etc.), reescritura de consultas, expansión, reranking, mejor prompting/consulta y utilización del contexto de LLM.
• Manejo de documentos/ingesta de datos/preprocesamiento: PDFs, DOCX, CSVs, TXT, XML, bases de datos, imágenes (OCR) y audio para convertirlos en conocimiento searchable.
• Evaluaciones RAG: Evaluar el rendimiento usando métricas RAG y LLM como juez
• Interfaces: interfaz Gradio UI u otra.
• Código fuente: Código Python bien comentado.

Casos de uso:

• Chatbot de conocimiento interno para negocios
• Asistente de soporte al cliente con AI
• Búsqueda de datos privados

¿Por qué yo?

• Enfoque en valor | Estoy dispuesto a trabajar gratis para demostrar el valor en el primer proyecto.

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