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Seré ingeniero en generative ai ml llm, agente de ai, chatbot de ai, desarrollador full stack en python
Ryan Daniels
Acerca de este Servicio
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Tu negocio tiene datos valiosos, pero si los clientes todavía tienen que buscar en documentos, repetir preguntas o confiar en procesos manuales, necesitas más que solo IA. Necesitas un sistema inteligente construido en torno a tus datos y metas comerciales.
Construyo soluciones de IA listas para producción, incluyendo aplicaciones impulsadas por LLM, chatbots de IA, agentes de IA y sistemas avanzados de Retrieval-Augmented Generation (RAG). Usando Python, OpenAI API, LangChain, LlamaIndex y bases de datos vectoriales, convierto datos complejos de negocios en soluciones inteligentes y escalables.
Mis servicios:
- Desarrollo avanzado de sistemas RAG
- Desarrollo de chatbots de IA
- Desarrollo de agentes de IA
- Desarrollo completo de AI SaaS de pila completa
- Bases de datos vectoriales y búsqueda semántica
- Fine-tuning de LLM y ingeniería de prompts
- Desarrollo de API y despliegue en la nube
Tecnologías: Python, OpenAI, LangChain, LlamaIndex, LLMs, RAG, bases de datos vectoriales, búsqueda semántica, agentes de IA, GPT, ingeniería de prompts, integración de API.
Me enfoco en construir sistemas de IA confiables que entiendan tus datos, automaticen flujos de trabajo, resuelvan problemas reales de negocio y estén listos para producción.
Conoce a Ryan Daniels
Ryan Daniels
I turn your product ideas into production ready designs
- DeEstados Unidos
- Miembro desdesep 2026
- Responde aprox. en:1 hora
Idiomas
Inglés, Francés, Alemán, Italiano
I’m a product design and mechanical CAD engineer specializing in SolidWorks, electronic enclosures, ESP32 & Arduino cases, PCB housings, sheet metal design, control panels, and DFM. I help turn concepts into production-ready 3D models optimized for 3D printing, CNC machining, and injection molding. From initial design and engineering to detailed CAD and manufacturing-ready files, I focus on precision, functionality, and clean professional results.
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FAQ
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P: ¿Qué necesito para empezar?
A: Necesitarás tu clave API de OpenAI (u otra) y cualquier documento o base de conocimientos si deseas recuperación (PDFs, textos, URLs, etc.). Me encargaré de la configuración e integración.
Q: ¿Qué tecnologías usas para el stack completo?
Me especializo en la pila moderna y escalable: Python con FastAPI para el backend, LangChain/LlamaIndex para la orquestación de LLM y Next.js/React para el frontend (sitio web de IA). Todo está en contenedores con Docker para facilitar su despliegue.
Q: ¿Cuál es la diferencia entre un chatbot simple y un AI Agent?
A: Un chatbot simple solo responde basado en conocimientos predefinidos. Un agente de IA es mucho más potente; puede razonar, planear y usar herramientas (como obtener datos en vivo o realizar cálculos) para completar tareas complejas y de múltiples pasos.
Q: ¿Por qué necesito un sistema RAG si estoy usando GPT-4?
A: Incluso los mejores LLM tienen límites de conocimiento y no pueden acceder a tus datos privados o propietarios. Un sistema RAG es esencial porque fundamenta el LLM en tus documentos, garantizando respuestas precisas, específicas de la empresa y eliminando errores fácticos (hallucinations).
Q: ¿Con qué tipo de datos puede trabajar tu sistema RAG?
Mis sistemas RAG pueden indexar y recuperar información de casi cualquier fuente de datos, incluyendo PDFs, CSVs, Excel, sitios web (mapa del sitio/datos rastreados), Notion, bases de datos
Q: ¿Puede la IA usar los datos de mi empresa para responder?
A: Sí. Eso es lo que hace RAG (Retrieval-Augmented Generation) — permite que tu IA consulte tus propios documentos de forma segura.
