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Haré chatbot rag langchain rag pinecone agente de IA
Hamza Sajid
Acerca de este Servicio
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¿Los LLMs genéricos están alucinando y fallando en tu negocio?
Hola, soy Hamza, un ingeniero de software especializado en arquitectura de IA robusta. Diseño aplicaciones personalizadas de rag chatbot que recuperan tus documentos y responden preguntas complejas con precisión milimétrica, sin alucinaciones.
Usando langchain y las técnicas más avanzadas de vector embedding, construyo sistemas rag listos para producción que se conectan perfectamente a tus bases de conocimientos internas (PDFs, APIs, bases de datos PostgreSQL).
Lo que obtienes:
- Un rag chatbot personalizado adaptado a los conjuntos de datos complejos de tu empresa.
- Arquitectura limpia en backend usando Python, LangChain y bases de datos vectoriales (Pinecone/Chroma).
- Procesos avanzados de fragmentación de texto, embedding y búsqueda semántica.
- Integración con los principales LLMs (OpenAI, Gemini API o modelos locales para mayor privacidad).
- Código bien documentado y listo para producción.
Cada conjunto de datos es único. Por favor envíame un mensaje antes de ordenar para discutir tu arquitectura técnica!
Conoce a Hamza Sajid
Hamza Sajid
Software Engineer
- DePakistán
- Miembro desdeago 2022
- Responde aprox. en:1 hora
- Última entrega1 año
Idiomas
Urdu, Hindi, Inglés
Welcome Guys!
Hamza Sajid here! I am a professional software engineer excelling in crafting AI solutions that help business scale their services more efficiently and ultimately generating more profits.
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FAQ
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Nuestros datos son muy sensibles. ¿Puedes construir un sistema rag completamente local y privado?
Por supuesto. Para la seguridad empresarial, puedo crear una pipeline rag privada usando modelos open-source locales (como Llama 3 o Mistral vía Ollama) combinados con una base de datos vectorial en las instalaciones, para que tus datos nunca salgan de tu infraestructura.
¿Cómo evitas que el rag chatbot alucine?
Construyo plantillas de prompt en langchain robustas que instruyen estrictamente al LLM a basar sus respuestas únicamente en los fragmentos de contexto recuperados. Si la respuesta no existe en tus datos, el bot dirá que no sabe, en lugar de adivinar.
¿Con qué bases de datos vectoriales sueles trabajar?
Dependiendo de tu escala y arquitectura, trabajo con Pinecone, ChromaDB, Weaviate o PGVector para integraciones sin problemas en arquitecturas PostgreSQL existentes.
