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Construiré sistemas de agentes RAG personalizados para tus datos
Kalu Eke
Acerca de este Servicio
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Sobre este servicio
Construyo arquitecturas seguras de sistema RAG, agentes de IA autónomos y herramientas personalizadas de chatbot RAG nativas en TypeScript y Node.js. Escribo código backend limpio que conecta tus archivos privados directamente con los LLMs, entregando respuestas rápidas y precisas sin alucinaciones.
Lo que obtienes
- Sistema RAG personalizado: Pipelines de datos de alto rendimiento para analizar tus PDFs, CSVs y bases de datos, vinculándolos a una base de datos vectorial segura como Supabase pgvector o Pinecone para búsquedas de documentos en tiempo real.
- Agentes de IA estructurados: Flujos de trabajo de lógica empresarial en múltiples pasos construidos con LangGraph y LangChain para asegurar que tus agentes realicen tareas de manera predecible y confiable cada vez.
- Interfaz de chatbot RAG: Un backend API seguro y personalizado junto con un panel de usuario minimalista y limpio diseñado en React y Next.js.
La tecnología
- Herramientas principales de IA: LangChain, LangGraph, Ollama, LlamaIndex
- Almacenamiento de datos: PostgreSQL, Supabase pgvector, Pinecone, FAISS
- Lenguajes y web: TypeScript, Node.js, Python, Next.js, React, Docker
Envíame un mensaje con un resumen rápido del formato de tus datos y qué quieres automatizar. Mapeemos la arquitectura técnica antes de que hagas tu pedido.
Conoce a Kalu Eke
Kalu Eke
Full Stack Developer
- DeNigeria
- Miembro desdemay 2026
Idiomas
Inglés
Hi, I'm Kalu, a passionate Full-Stack website & AI App Developer with over 5 years of experience turning innovative ideas into dynamic responsive website solutions. I develop high-quality websites that blend seamless functionality with responsive designs that are super mobile-friendly & support all devices.
My expertise spans the full development lifecycle, from ideation & design to coding, testing, & deployment. Every project is an opportunity to push boundaries & deliver exceptional results. Let’s chat! And bring your web idea to life with a touch of creativity & technical expertise!
Traducción automática
FAQ
Traducción automática
¿Cómo evitas que la AI invente cosas?
Limitando su espacio de búsqueda. Construyo pipelines RAG personalizados que obligan al LLM a responder solo con los fragmentos exactos que recuperamos de tu base de datos. Si la respuesta no está en tus documentos, el modelo está programado para decir simplemente que no sabe.
¿Qué tipos de archivos puede leer realmente la IA?
Casi cualquier cosa que uses a diario en tu negocio. Escribo analizadores en TypeScript para limpiar y extraer texto de PDFs, hojas de cálculo, CSVs, feeds API en vivo o bases de datos SQL sin procesar, para que la IA pueda buscarlos con precisión.
¿Cuál es la diferencia entre un simple envoltorio y un sistema RAG personalizado?
Un envoltorio básico solo envía un prompt directamente a un LLM, lo que puede causar alucinaciones y filtraciones de datos. Un sistema RAG personalizado usa un pipeline dedicado para buscar primero en tus archivos, extraer el contexto más relevante y alimentar solo esos datos seguros al modelo para una respuesta precisa.
¿Qué base de datos vectorial recomiendas para esta configuración?
Recomiendo mucho PostgreSQL con la extensión Supabase pgvector porque te permite mantener tus datos relacionales y tus embeddings vectoriales en el mismo lugar. Si tu escala de proyecto requiere una base de datos vectorial externa dedicada, también trabajo nativamente con Pinecone y FAISS.
¿Cómo aseguras que tus agentes de IA realicen tareas de manera predecible?
En lugar de dejar que el LLM decida libremente qué hacer a continuación, construyo máquinas de estado estructuradas usando LangGraph y LangChain. Esto obliga a los agentes de IA a seguir reglas estrictas, pasos de validación y caminos de respaldo, manteniendo su comportamiento determinista.
¿Puedes construir una interfaz web para mi chatbot RAG?
Sí. Escribo el backend principal en Node.js, TypeScript o Python, y luego construyo una interfaz de usuario rápida y minimalista usando React y Next.js. Esto proporciona a tu equipo un panel web limpio para interactuar con el chatbot RAG a diario.
¿Me cobrarán altas facturas mensuales por el software?
Construyo tu aplicación usando herramientas de código abierto como PostgreSQL y LangChain para evitar suscripciones costosas a plataformas de terceros. Solo pagas por tu hosting en la nube y por el uso directo de tokens en LLM.
¿Pueden tus agentes de IA integrarse con mi software existente?
Sí. Escribo endpoints API personalizados usando TypeScript y Node.js. Esto permite que tus agentes de IA autónomos puedan activar acciones, actualizar registros y consultar datos dentro de tu CRM, ERP o bases de datos internas.
