Crearé un chatbot rag listo para producción con langchain y vector db


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Acerca de este Servicio
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¿Buscas un chatbot de IA personalizado que realmente entienda tu negocio en lugar de dar respuestas genéricas de ChatGPT?
Construyo chatbots RAG (Retrieval-Augmented Generation) listos para producción que extraen respuestas reales, respaldadas por fuentes, de tus propios documentos, sitio web o base de datos, sin respuestas inventadas.
Lo que obtienes:
- Chatbot RAG personalizado entrenado con tus datos (PDFs, sitios web, preguntas frecuentes, bases de datos)
- Pipeline de recuperación basado en LangChain con una base de datos vectorial (Pinecone, FAISS o Chroma)
- Integración con OpenAI, Claude o LLMs de código abierto
- Integración completa con API en tu sitio web, app o CRM
- Código fuente limpio y documentado, sin dependencia de proveedores
Por qué trabajar conmigo:
- Formación en Data Science. Optimizamos para precisión en recuperación, no solo una demo funcional
- Comunicación clara, plazos realistas
- Documentación completa para que nunca te quedes atascado manteniendo una caja negra
Cómo funciona: envíame tu caso de uso, confirmo si RAG es la opción adecuada, envías tus datos, yo construyo, pruebo y entrego con documentación.
Antes de ordenar, envíame un mensaje y te diré honestamente si RAG se ajusta a tu problema.
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- DePakistán
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- Responde aprox. en:1 hora
- Última entrega4 meses
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Urdu, Inglés
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FAQ
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¿Puedes integrar este chatbot RAG en mi plataforma existente?
Sí, como especialista en integración de IA, puedo crear endpoints de API backend para conectar tu chatbot RAG personalizado con tu sitio web, aplicación web o software interno de negocios.
¿Es este servicio adecuado para proyectos universitarios?
Por supuesto. Me especializo en construir pipelines RAG fundamentales y chatbots para proyectos académicos. Recibirás código fuente organizado y bien documentado en Python, fácil de estudiar y presentar.
¿Qué es un chatbot RAG y en qué se diferencia de un chatbot normal?
Un chatbot normal responde con datos de entrenamiento genéricos y a menudo inventa cosas. Un chatbot RAG primero busca en tus propios documentos o base de datos, y luego responde usando esos hechos reales, proporcionando respuestas precisas y específicas del negocio en lugar de conjeturas.
¿En qué fuentes de datos puedes entrenarlo?
PDFs, documentos Word, archivos de texto, contenido de sitios web, preguntas frecuentes, hojas de cálculo y bases de datos estructuradas. Envíame la base de conocimientos que tengas y la convertiré en un sistema searchable del cual el chatbot extraerá respuestas.
¿Necesito mi propia clave de OpenAI/API?
Sí, necesitarás tu propia API key para que los costos de uso y la cuenta permanezcan a tu nombre. Si no tienes una, te guiaré en el proceso de configurarla en unos minutos.
¿Recibiré el código fuente completo?
Sí, el código fuente completo está incluido con una documentación clara, así que nunca estarás atado a mí para futuros cambios, hosting o ediciones.

