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Crearé un chatbot ai rag con llm, langchain, base de datos vectorial y mlops
Wasi Ahmad
Acerca de este Servicio
Traducción automática
Construyo chatbots RAG y sistemas de IA impulsados por grandes modelos de lenguaje, respaldados por ingeniería real de MLOps.
¿Necesitas un chatbot de IA para atención al cliente, un chatbot para comercio electrónico o un chatbot interno que responda preguntas de tus propios documentos? Creo chatbots RAG que conectan grandes modelos de lenguaje con tus datos usando generación aumentada por recuperación. Esto significa que tu chatbot da respuestas reales y precisas en lugar de adivinar.
Configuro bases de datos vectoriales como Pinecone y ajusto la búsqueda para que tu chatbot RAG encuentre la respuesta correcta, no solo una similar. Uso LangChain y Hugging Face para la capa de IA. También aporto habilidades reales de MLOps. Creo pipelines de CI/CD y pruebas automáticas, y despliego usando FastAPI, para que tu chatbot siga siendo confiable después del lanzamiento, no solo durante una demo.
Lo que ofrezco:
Desarrollo de chatbot RAG usando LLMs, incluyendo OpenAI y modelos de código abierto
Configuración de bases de datos vectoriales y ajuste de búsqueda, incluyendo Pinecone
Integración de LangChain y Hugging Face
Pipelines de MLOps con CI/CD y pruebas automáticas
Despliegue con FastAPI
Limpieza y documentación de sistemas de chatbot y ML desordenados
Actualmente apoyo sistemas de chatbot en vivo que manejan tráfico real de usuarios en producción. También construí y publiqué
Conoce a Wasi Ahmad
Wasi Ahmad
Software Engineer: AI, MLOps
- DeBangladesh
- Miembro desdeago 2026
Idiomas
Bengalí, Inglés
I build AI chatbots and machine learning pipelines that work in the real world. I create RAG chatbots that pull the right answers using smart vector search. I also build CI/CD pipelines so ML projects run smoothly after launch. At Nascenia, I support government chatbots and improved their retrieval speed. I built ccllm, a published Python package for compression and retrieval, with its own API and automatic testing. I have a degree in Electrical and Computer Engineering and published research in AI. If you need a chatbot that actually works, let's talk.
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FAQ
Traducción automática
¿Qué es un chatbot RAG?
Un chatbot RAG usa generación aumentada por recuperación para conectar un gran modelo de lenguaje con tus propios datos. En lugar de adivinar, busca información real primero y luego genera una respuesta precisa basada en lo que encuentra.
¿Puedes construir un chatbot que use mis propios documentos o datos?
Sí. Conecto el chatbot a tus documentos, PDFs o base de datos usando una base de datos vectorial como Pinecone, para que responda preguntas usando tu contenido real en lugar de conocimientos generales.
¿Qué modelos y herramientas de AI utilizas?
Trabajo con modelos de OpenAI y LLMs de código abierto, usando LangChain y Hugging Face para la capa de IA, y Pinecone para búsqueda y recuperación vectorial.
¿Ofreces servicios de MLOps, además del desarrollo de chatbots?
Sí. Construyo pipelines de CI/CD, configuro pruebas automáticas y manejo despliegues con FastAPI, para que tu sistema de IA siga siendo confiable después del lanzamiento, no solo en las pruebas.
¿Este chatbot puede funcionar para atención al cliente o comercio electrónico?
Sí. Creo chatbots RAG para atención al cliente, preguntas sobre productos en comercio electrónico y búsqueda en bases de conocimiento internas, para que los compradores obtengan respuestas precisas de tu contenido real.
¿En qué se diferencia un chatbot RAG de uno regular?
Un chatbot regular suele depender solo del entrenamiento general del modelo de IA y puede adivinar o inventar cosas. Un chatbot RAG recupera datos reales primero, por lo que sus respuestas están basadas en tu información real.
¿Repares o mejoras un chatbot existente?
Sí. Reviso sistemas de chatbot y aprendizaje automático existentes, limpio código desordenado y mejoro precisión, velocidad o confiabilidad, incluyendo sistemas con poca o ninguna documentación.
¿Qué necesitas de mí para empezar?
Normalmente necesito tu fuente de datos, como documentos, un sitio web o una base de datos, junto con tu objetivo para el chatbot, como soporte al cliente o búsqueda interna, para diseñar la configuración RAG adecuada.
¿Cuánto tiempo tarda un proyecto de chatbot RAG?
Una configuración básica de chatbot RAG suele tomar unos días, mientras que un sistema completo con ajuste de base de datos vectorial, pruebas y despliegue tarda más, dependiendo del tamaño y requisitos de tus datos.
