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Construiré un chatbot RAG personalizado usando langchain
Sneh V
Acerca de este Servicio
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La mayoría de las construcciones de "agentes de IA" se rompen en el segundo que sucede algo inesperado, ya sea una entrada incorrecta, un tiempo de espera o un caso límite que nadie probó. Yo construyo agentes que no se caen.
Soy ingeniero de IA (IIT Kharagpur) y he creado pipelines de agentes de múltiples pasos con lógica de reintento, enrutamiento condicional y manejo de errores, ese tipo de ingeniería que mantiene las cosas en marcha cuando un simple envoltorio de prompt solo se bloquea.
Lo que puedo construir para ti:
- Un agente de un solo propósito que automatiza una tarea específica (extracción de datos, investigación, preguntas y respuestas, programación, etc.)
- Agentes de múltiples pasos que encadenan acciones juntas buscar, verificar, actuar
- Agentes conectados a tu base de datos o herramientas, no solo a una ventana de chat
- Manejo de errores para que el agente se recupere en lugar de fallar silenciosamente
Cómo funciona:
- Me dices qué tarea quieres automatizar
- Construyo y pruebo el agente con entradas reales, incluyendo casos límite
- Recibes un agente funcional junto con una breve explicación de cómo funciona
Si estás cansado de los "agentes de IA" que solo funcionan en la demo, construyamos uno que funcione cuando realmente importa.
Envíame un mensaje con tu caso de uso y te diré exactamente qué es posible.
Conoce a Sneh V
Sneh V
Creator
- DeIndia
- Miembro desdemay 2025
Idiomas
Inglés
I build AI systems that work in production, not just in a notebook. That means RAG chatbots that cite sources correctly, LLM fine-tuning pipelines that improve on baseline, and agent workflows that don't fall over the first time a rate limit hits.
I've trained transformer models from scratch and built retrieval systems that answer questions from thousands of documents.
Focus areas: RAG chatbots, LLM fine-tuning (DPO/LoRA), and AI agent pipelines.
GitHub: github.com/Snevj
Got a document, workflow, or model problem? Message me.
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Mi porfolio
FAQ
Traducción automática
¿En qué se diferencia esto de usar solo ChatGPT con un prompt?
Un prompt-wrapper responde una pregunta y se detiene. Un agente realiza acciones de múltiples pasos — puede buscar, verificar su propia salida, reintentar si algo falla, y solo detenerse cuando la tarea esté realmente completada.
¿Qué pasa si mi tarea cambia o el agente encuentra algo para lo que no fue diseñado?
Eso es exactamente lo que cubre el manejo de errores. Pruebo contra casos límite antes de entregar, y las revisiones están incluidas para solucionar cualquier problema que surja cuando lo uses en la práctica.
¿Necesito saber programar para usar esto?
No. Tú me dices la tarea, yo la construyo y pruebo, y te la entrego con una explicación sencilla de cómo funciona. No necesitas programar.
¿En qué herramientas/plataformas construyes agentes?
LangGraph, LangChain y integraciones directas con API, dependiendo de lo que se ajuste a tu tarea. Te diré cuál es el enfoque correcto después de escuchar lo que necesitas.
¿El agente puede conectarse a mi base de datos o herramientas existentes?
Sí, eso está incluido en los paquetes Standard y Premium. Dime qué estás usando y confirmaré la compatibilidad antes de comenzar.
¿Cuánto tiempo se tarda?
De 3 a 7 días, dependiendo del paquete y la complejidad. Te daré un plazo firme una vez que conozca el alcance.
