Crearé un chatbot ai rag usando python y bases de datos vectoriales


Acerca de este Servicio
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Construyo sistemas RAG (Retrieval-Augmented Generation) personalizados en Python. Mi paquete básico configura un pipeline simple de RAG para 1 documento (PDF, TXT o DOCX), el paquete estándar ofrece un chatbot RAG completo para hasta 5 documentos con interfaz, y el paquete premium proporciona un sistema RAG completo y personalizado con API y despliegue para documentos ilimitados. Envíame un mensaje antes de ordenar para que pueda sugerirte el mejor paquete para tus necesidades.
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Idiomas
Inglés
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FAQ
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¿Qué es RAG (Recuperación-Generación Aumentada)?
RAG conecta la IA con tus propios documentos para que el chatbot responda usando tus datos en lugar de generar respuestas aleatorias.
¿Cuántos documentos puedo usar con cada paquete?
El paquete básico soporta 1 documento, el estándar hasta 5 documentos y el premium soporta documentos ilimitados.
¿Qué tipos de documentos son compatibles?
PDFs, DOCX, TXT, archivos CSV e incluso contenido de sitios web o bases de datos.
¿Qué modelos de IA utilizas?
Utilizo modelos OpenAI GPT, LLMs locales o cualquier modelo que prefieras, integrados mediante LangChain o LlamaIndex.
¿Se puede desplegar este chatbot en línea?
Sí, los paquetes estándar y premium pueden incluir despliegue mediante Streamlit, Flask o configuración en servidor/nube.

