Crearé un chatbot de IA personalizado para tus documentos usando rag y llm

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Uponika Roy
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Acerca de este Servicio

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Este servicio se especializa en crear chatbots de IA personalizados que responden preguntas sobre el contenido propio del cliente (PDFs, Word, Excel, Confluence, Notion, sitios web) usando LLM y Retrieval Augmented Generation, para que las respuestas estén basadas en datos reales en lugar de conocimientos genéricos de internet. El chatbot puede accederse mediante una interfaz web sencilla o una API, y puede desplegarse en plataformas en la nube como Azure o GCP o empaquetarse en Docker para facilitar su alojamiento.

Los clientes pueden elegir entre tres niveles de profundidad:

  • Un básico chatbot de prueba de concepto sobre una sola fuente de datos, ideal para pruebas y demostraciones.
  • Un estándar chatbot empresarial que soporta múltiples fuentes de documentos, integración ligera con CRM/base de datos y control de acceso básico.
  • Un premium asistente de IA listo para producción con integraciones avanzadas (CRM, bases de datos, herramientas internas), autenticación, monitoreo y soporte multilingüe, junto con código fuente completo y scripts de despliegue.


El valor principal es ahorrar tiempo a los equipos permitiéndoles hacer preguntas en lenguaje natural y obtener respuestas precisas, contextualizadas, desde su propia base de conocimientos, sin necesidad de buscar manualmente o depender de bots no especializados.

Conoce a Uponika Roy

Uponika Roy

Expert AI assistant developer with Cloud infrastructure

  • DeCanadá
  • Miembro desdesep 2024
  • Idiomas

    Inglés
I help B2B teams turn their documents and databases into production‑grade AI assistants that actually ship- RAG chatbots, text‑to‑SQL data copilots, and multi‑tool agent workflows. With 5+ years in machine learning and software engineering, I build assistants that connect LLMs to your real systems (CRMs, HRIS, internal APIs, SQL/BigQuery, cloud storage) so your team gets accurate, actionable answers instead of hallucinations and broken demos.

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