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Construiré un chatbot AI rag con citas, brecha de conocimiento y análisis con demostración en vivo
Mohammad S
Acerca de este Servicio
Traducción automática
Construiré un chatbot AI listo para producción que responde preguntas de TUS documentos con citas de fuentes para que los usuarios puedan verificar cada respuesta.
LO QUE OBTIENES:
- Chatbot AI entrenado con tus PDFs, documentos y artículos de ayuda
- Respuestas respaldadas por citas (cada respuesta muestra de qué documento proviene)
- Panel de análisis en tiempo real (volumen de conversaciones, sentimiento, preguntas principales)
- Detección de brechas de conocimiento (la IA te dice qué contenido falta)
- Implementación en widget para sitio web, WhatsApp, Telegram o API REST
- Código fuente completo, tú eres dueño de todo, sin dependencia de proveedores
CÓMO FUNCIONA:
- Me envías tus documentos (PDFs, archivos Word, texto, FAQs)
- Construyo y entreno la pipeline RAG con tu contenido
- Lo despliego en tu canal(es) preferido(s)
- Obtienes un chatbot en vivo + panel de administración + análisis
TECNOLOGÍA:
FastAPI + Next.js + PostgreSQL + Pinecone + Groq/OpenAI con respaldo de LLM
PRUEBA LA DEMO EN VIVO: rag.fenloai.com
Chatea con él, navega por conversaciones, mira análisis, todo funciona en vivo.
He construido sistemas de IA de nivel empresarial con aislamiento de espacios de trabajo, limitación de tasa, autenticación RBAC y caché semántico. Envíame un mensaje con tu caso de uso y te daré una cotización personalizada.
Conoce a Mohammad S
Mohammad S
Research Assistant
- DeBangladesh
- Miembro desdeene 2021
Idiomas
Bengalí, Inglés, Hindi, Chino
Full-stack AI developer, 4+ years in production ML, computer vision, and web apps. Research Assistant at NSU Robotics Lab, former AI Engineer at NITEX (multi-modal systems, triton, OCR, data scrapping, trend analysis), Google Summer of Code '22 alum (TensorFlow), research intern at DeepPavlov.ai. I build: AI chatbots with RAG, custom AI agents, ML pipelines & model deployment, computer vision systems, GenAI solutions (ComfyUI, Stable Diffusion), workflow automation (n8n, Zapier), full-stack web apps (FastAPI, Next.js, React).
Live demo: rag.fenloai.com
Portfolio: shoaib6174.github.io
Traducción automática
FAQ
Traducción automática
¿Qué es un chatbot RAG y en qué se diferencia de ChatGPT?
RAG (Retrieval-Augmented Generation) significa que el chatbot solo responde con TUS documentos — no del internet. Cada respuesta incluye citas que muestran de qué documento proviene. A diferencia de ChatGPT, no inventa ni hallucina información. Solo sabe lo que tú le enseñas.
¿Puedo probarlo antes de ordenar?
¡Sí! Visita rag.fenloai.com para probar la demo en vivo. Puedes chatear con el bot, ver el panel de análisis, navegar conversaciones y consultar la base de conocimientos — todo en vivo e interactivo.
¿Qué formatos de archivo admite?
PDF, documentos Word (.docx) y archivos de texto plano. Yo manejo todo el análisis, segmentación e incrustación. Solo envíame tus archivos y yo me encargo del resto.
¿Obtengo el código fuente?
Sí, cada paquete incluye código fuente completo (frontend + backend). Tú eres dueño de todo. Sin cuotas mensuales, sin dependencia de proveedores. Puedes modificar, ampliar y alojarlo donde quieras.
¿A qué canales se puede desplegar el chatbot?
Widget para sitio web (burbuja de chat flotante), WhatsApp Business, bot de Telegram y API REST para integraciones personalizadas. El paquete Basic incluye el widget web. El estándar añade un canal más. El premium incluye todos los canales.
¿Cómo funciona el panel de análisis?
El panel muestra el volumen de conversaciones en el tiempo, análisis de sentimiento (positivo/negativo/neutro), puntuaciones de calidad, preguntas principales y puntuación de leads. Disponible en paquetes Standard y Premium. Mira una demo en vivo en rag.fenloai.com/analytics.
¿Puedo actualizar la base de conocimientos después de la entrega?
Por supuesto. El panel de administración te permite subir nuevos documentos, eliminar los antiguos y monitorear las brechas de conocimiento (preguntas que el bot no pudo responder). El sistema reindexa automáticamente cuando añades contenido nuevo.
¿Con qué tecnología está construido esto?
Backend: FastAPI (Python 3.12) con PostgreSQL y Redis. Frontend: Next.js 15 con React 19. Búsqueda vectorial: Pinecone. LLM: Groq (primario) con respaldo de OpenAI. Todo está en contenedores y listo para desplegar.
¿Proporcionas hosting/despliegue?
El paquete Premium incluye despliegue completo en AWS con CI/CD. Para Basic y Standard, entrego el código fuente con guía de despliegue, y puedes desplegarlo en tu propio servidor, AWS o cualquier proveedor de nube. Puedo ayudarte con la configuración de despliegue como complemento.
