Construiré agentes de AI RAG personalizados, chatbots y sistemas de conocimiento

RAG, o Retrieval-Augmented Generation, permite que un modelo de AI recupere información relevante de tus propios datos antes de responder. Es útil para asistentes que necesitan acceso a documentos, sitios web, información de productos o conocimiento interno de negocios.

Se pueden usar PDFs, documentos Word, hojas de cálculo, sitios web, bases de datos, APIs, catálogos de productos, artículos del centro de ayuda y otros datos estructurados o no estructurados.

Sí. El web scraping y la extracción de datos estructurados son áreas centrales de mi trabajo. Puedo construir tanto la canalización de adquisición de datos como el sistema RAG.

Dependiendo del proyecto, puedo trabajar con Pinecone, Qdrant, Chroma, PostgreSQL/pgvector y otras soluciones de almacenamiento vectorial adecuadas.

Sí, donde tenga sentido. Puedo usar LangChain, LangGraph o implementaciones personalizadas en Python según la arquitectura y la complejidad de la aplicación.

Sí. La arquitectura RAG puede integrarse con OpenAI, Claude, Gemini o modelos LLM compatibles/de código abierto según tus requisitos.

Sí. El sistema puede devolver documentos fuente, URLs, nombres de documentos o pasajes relevantes junto con las respuestas generadas cuando la arquitectura de datos lo soporte.

Ninguna implementación de RAG puede garantizar cero alucinaciones. Sin embargo, la calidad de recuperación, el diseño de prompts, el filtrado de metadatos, el reordenamiento, las citas y las restricciones en las respuestas pueden mejorar significativamente la fiabilidad.

Sí. Si los requisitos lo exigen, puedo diseñar sistemas usando bases de datos vectoriales autoalojadas y modelos locales/de código abierto.

Sí. Puedo exponer la canalización RAG a través de una API o integrarla en una aplicación existente según tu stack.