Construiré un chatbot RAG listo para producción
Ingeniero en IA y ML, LangChain, RAG, FastAPI, LangGraph
Acerca de este Servicio
¿Buscas un chatbot que realmente conozca tus datos? Este servicio ofrece una pipeline completa de Retrieval-Augmented Generation (RAG), no solo un envoltorio básico alrededor de ChatGPT, sino un sistema real con ingestión de documentos, búsqueda vectorial y un endpoint API limpio que tu frontend puede llamar.
Lo que obtienes:
Ingestión de documentos desde PDFs, archivos TXT o URLs
Almacenamiento vectorial con ChromaDB o FAISS (a tu elección)
Cadena LangChain RetrievalQA con memoria
Backend FastAPI con endpoints REST limpios
Dockerizado y listo para desplegar (Render, Railway, AWS)
Interfaz de usuario incluida (Estándar y Premium)
Repositorio limpio en GitHub con README, plantilla .env y estructura de carpetas
Utilizo prácticas de nivel producción: registros estructurados, configuraciones Pydantic, indicaciones de tipos y dependencias fijadas. Esto no será un código spaghetti que te dé miedo tocar.
Marcos:
Scikit-learn
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keras
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Panda
Tipo de datos:
Texto
Lenguaje de programación:
Python
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SQL
Herramientas:
Jupyter Notebook
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Excel
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Colab
API:
OpenAI
FAQ
Traducción automática
¿Qué proveedores de LLM soportas?
Trabajo con OpenAI, Google Gemini, Groq (Llama) y Anthropic Claude. Si tienes una clave API para cualquier proveedor, puedo integrarla. Recomendaré la mejor opción para tu caso y presupuesto.
¿Puedes desplegar esto en mi servidor o cuenta en la nube existentes?
Sí — para el paquete Premium me encargo del despliegue en Render, Railway, AWS EC2 o cualquier VPS Linux. Necesitaré credenciales de acceso temporales, que podrás revocar después de la entrega.
¿Qué tipos de documentos puede manejar el chatbot?
PDFs, archivos de texto plano, documentos Word (.docx), URLs web y archivos CSV. ¿Necesitas algo más? Solo pregunta antes de ordenar.

