Construiré pipeline RAG o chatbot


Acerca de este Servicio
Traducción automática
Convierte tus documentos o sitio web en un chatbot inteligente de IA que realmente conozca tu negocio, no solo un envoltorio genérico de ChatGPT que hallucina.
Construyo pipelines RAG (Generación Aumentada por Recuperación) de nivel de producción y chatbots personalizados usando herramientas modernas y comprobadas, no plantillas sin código.
Lo que construyo:
- Chatbots que responden a partir de tus documentos/PDFs/base de datos, fundamentados, precisos, citados
- Pipeline RAG completo: ingestión, fragmentación, embeddings, base de datos, recuperación, respuesta
- Interfaz de chat personalizada en React y Next.js, widgets o aplicaciones independientes
- Orquestación con LangChain para recuperación confiable y en múltiples pasos
- Configuración de base de datos vectorial Pinecone, Chroma, Weaviate o pgvector
- Caché semántico para reducir costos de API y latencia
- Búsqueda híbrida y reordenamiento para mayor precisión
- Integraciones con Slack, WhatsApp o sitios web
Tecnologías: LangChain, OpenAI/Claude, bases de datos vectoriales, React, Next.js, Python.
Código funcional y desplegable con propiedad total, no solo una demo que se rompe en producción. Envíame tu caso de uso para una cotización personalizada.
Conoce a Karn
AI Full Stack Developer with over 5 years of experience building SaaS
- DeIndia
- Miembro desdefeb 2018
- Responde aprox. en:1 hora
- Última entrega2 años
Idiomas
Inglés
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FAQ
Traducción automática
¿Qué modelo de IA utilizas — OpenAI, Claude u otro?
Lo que mejor se ajuste a tu presupuesto y caso de uso (modelos de clase GPT-4/5 o Claude). También puedo diseñar el sistema para que sea independiente del modelo, para que puedas cambiar de proveedor más adelante sin reconstruir el pipeline.
¿Necesito mi propia clave API de OpenAI/Claude?
Sí, necesitarás tu propia cuenta API, ya que el uso se factura directamente por el proveedor según tu volumen de consultas. Te ayudaré a estimar el costo mensual esperado durante la incorporación.
¿Cuál es la diferencia entre un "chatbot" y un "pipeline RAG"?
Un chatbot básico solo conversa con un LLM. Un pipeline RAG recupera primero información relevante de tus documentos y luego la alimenta al LLM, por lo que las respuestas están basadas en tu contenido real en lugar de que el modelo adivine.
¿Seré dueño del código?
Sí, código fuente completo y propiedad sobre cada paquete, sin dependencia de un proveedor.

