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Construiré agentes de AI RAG personalizados
Ahmad
Acerca de este Servicio
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¿Buscas automatizar soporte o recuperación de datos usando AI sensible al contexto? Los chatbots estáticos están muertos. Tu negocio necesita un agente de AI RAG inteligente y listo para producción.
Como ingeniero de automatización de AI, creo sistemas de AI con estado que ejecutan acciones de forma segura basadas en tus datos propios.
️ Lo que hago:
- pipelines RAG personalizados: Conecta PDFs, menús y contenido web con LLMs usando Supabase o Pinecone.
- lógica Gatekeeper: Construye sistemas sin alucinaciones estrictamente limitados a tu contexto.
- orquestación de workflows: Automatización robusta en backend usando n8n, Flowise, LangChain y LangGraph.
- web scraping inteligente: Extracción de datos en vivo usando Firecrawl y Apify.
- human-in-the-loop: Sistemas que pausan y escalan consultas sensibles (reembolsos/disputas) a humanos.
Pila tecnológica: LangChain, LangGraph, Google ADK, n8n, Flowise.
Estudio de caso: Agente RAG para Zakiya Foods
- Desafío: Manejar consultas complejas sobre recetas e ingredientes sin alucinaciones.
- Solución: Construí una pipeline RAG con n8n + Supabase y lógica Gatekeeper estricta.
- Resultado: Soporte preciso 24/7 sin alucinaciones.
Conoce a Ahmad
Ahmad
AI AGENT DEVELOPER
- DePakistán
- Miembro desdemay 2026
Idiomas
Hindi, Urdu, Inglés
I am a Bachelor of Science in Artificial Intelligence (BSAI) student with a growing passion for data analytics and problem-solving. I have gained hands-on experience in AI Agent development,N8N,RAG, Python, SQL, Excel, Tableau, which I use to analyze data and build useful projects.
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FAQ
Traducción automática
¿Qué es un agente de AI RAG y en qué se diferencia de un chatbot normal?
Un chatbot estándar solo depende del conocimiento general con el que fue entrenado, lo que a menudo lleva a "alucinaciones" (crear respuestas falsas). Un agente de AI RAG (Retrieval-Augmented Generation) se conecta directamente a tus fuentes de datos personalizadas (como PDFs de tu negocio, enlaces de sitios web o bases de datos). Antes de responder
¿Qué quieres decir con "lógica Gatekeeper" o barreras de AI?
La lógica Gatekeeper es un marco de seguridad especializado que construyo en el workflow (usando n8n/Flowise). Funciona como un filtro que evalúa las consultas entrantes de los clientes y las respuestas salientes de la AI. Si un usuario pregunta algo fuera de alcance o intenta engañar a la AI, el gatekeeper bloquea la solicitud. Esta garantía
¿El agente de AI puede manejar entradas multimodales como imágenes o voz?
¡Sí! Usando frameworks avanzados como Google ADK (Agent Development Kit) y LangChain, puedo diseñar sistemas multi-agente que soportan streaming multimodal. Esto significa que tu agente puede procesar texto, imágenes (como recibos o fotos de productos) e incluso flujos de datos, dependiendo de los requisitos de
¿Qué es la integración "Human-in-the-Loop"?
Es un sistema de respaldo para las operaciones de tu negocio. Para el 90% de las consultas estándar, la AI maneja la respuesta automáticamente. Sin embargo, si un cliente activa un tema sensible —como una disputa de reembolso compleja o una solicitud de cancelación de pedido—, el mecanismo de estado LangGraph pausa automáticamente la AI y
¿Qué base de datos vectorial usas y necesito pagar por ella?
Principalmente uso Supabase Vector Store o Pinecone. Supabase es muy eficiente, seguro y tiene un nivel gratuito muy generoso, perfecto para pequeñas y medianas empresas. A menos que tu escala de datos sea enorme (millones de filas), no tendrás que pagar nada adicional por la configuración de la base de datos vectorial.
