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Desarrollaré chatbots inteligentes de IA usando llms, rag y tus datos personalizados
Subham
Acerca de este Servicio
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Construiré un chatbot de IA personalizado usando Retrieval-Augmented Generation (RAG) y Large Language Models (LLMs) como Gemini o Groq. El chatbot entenderá y responderá a las consultas de los usuarios basándose en tus documentos o datos, usando técnicas como análisis de documentos, incrustaciones vectoriales y generación de respuestas inteligentes. Utilizo Python, Django y PostgreSQL para el desarrollo backend, con opciones de despliegue en Azure. Ya sea que necesites un bot simple de preguntas y respuestas basado en documentos o una solución GenAI completamente escalable, ofrezco integración completa desde el código fuente hasta el despliegue en la nube. Ideal para automatización empresarial, bots de soporte, acceso a conocimientos internos o asistentes de IA adaptados a tu flujo de trabajo. Obtendrás código limpio, listo para producción, una interfaz fácil de usar y soporte post-entrega. También ofrezco ajuste de prompts, búsqueda en múltiples documentos, paneles de administración y análisis de chatbot como complementos. Hagamos realidad tu idea de chatbot de IA de manera precisa, segura y escalable.
Conoce a Subham
Subham
- DeIndia
- Miembro desdeago 2025
Idiomas
Hindi, Oriya, Inglés
GenAI executive with hands-on experience in building RAG chatbots and working with large language models. Skilled in using APIs like Gemini and Groq to develop smart, context-aware systems. Proficient in document parsing, embedding creation, and AI-driven response generation. Strong backend skills with Django and PostgreSQL. Experienced in deploying scalable apps on Azure and managing workflows using Docker, Kubernetes, Jenkins, and Argo CD. Also skilled in Python, Java, JavaScript, and ReactJS. Open to freelance AI and analytics projects.
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FAQ
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¿Qué tipo de chatbot construirás?
Construyo chatbots personalizados de Retrieval-Augmented Generation (RAG) usando llms. Estos bots pueden responder preguntas basadas en tus documentos, archivos o datos internos usando respuestas inteligentes y contextuales.
¿Qué debo proporcionar para comenzar?
Deberás compartir los documentos o datos que quieres que el chatbot entienda (PDFs, archivos de texto, etc.), junto con cualquier caso de uso o preguntas específicas que esperes que hagan los usuarios.
¿Puedes desplegar el chatbot en mi nube o sitio web?
¡Sí! Puedo desplegarlo en tu entorno preferido, incluyendo Azure, Docker o incluso integrarlo con tu sitio web o herramientas internas. Déjame saber tus requisitos.
¿Soportas integración con Gemini, Groq o OpenAI?
Sí, puedo integrar tu chatbot con Gemini, Groq u otras APIs de llms según tu preferencia o presupuesto. También puedo ayudarte con la gestión de claves API y configuración del entorno.
¿El chatbot puede manejar múltiples documentos?
Por supuesto. Para los paquetes Estándar y Premium, apoyo la ingesta de múltiples documentos y búsqueda semántica en grandes conjuntos de datos.
¿Qué es la Generación aumentada por recuperación (RAG)?
RAG combina recuperación de documentos con generación de lenguaje. Permite que el chatbot extraiga información relevante de tus datos (PDFs, documentos, etc.) y genere respuestas precisas y en lenguaje natural usando un llm.
¿Ofreces diseño de interfaz de usuario para chatbot o solo lógica de backend?
Ofrezco ambos. Si necesitas una interfaz de chatbot (basada en web), puedo construirla usando React.js o un frontend simple. De lo contrario, puedo entregar endpoints de API backend listos para conectar con tu propia interfaz.
¿Mis datos están seguros?
Por supuesto. Tus archivos y contenido permanecen confidenciales. Nunca reutilizo datos de clientes y puedo seguir medidas de seguridad adicionales o firmar NDAs si es necesario.
