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Construiré un chatbot RAG personalizado usando langchain
Md Sajedul
Acerca de este Servicio
Traducción automática
¿Necesitas un chatbot de IA confiable que pueda entender y responder preguntas de tus documentos o datos empresariales?
Construiré un chatbot personalizado de generación aumentada por recuperación (RAG) adaptado a tus datos usando Python, LangChain, búsqueda vectorial y LLMs.
Lo que puedo construir
Procesamiento de PDF, TXT, JSON y documentos estructurados
Preguntas y respuestas en documentos con contexto
Búsqueda semántica por vectores
Recuperación híbrida usando búsqueda vectorial + BM25
Reordenamiento para mejorar la calidad de recuperación
Generación de respuestas con LLM
Respuestas fundamentadas en tus datos
Backend con FastAPI e integración de API
Pipeline RAG personalizable según tus necesidades
Pipeline RAG
Procesamiento de documentos, fragmentación, embeddings, recuperación, reordenamiento, respuesta fundamentada en LLM
Me enfoco en construir sistemas RAG prácticos que recuperan información relevante de tus datos antes de generar respuestas, ayudando a reducir respuestas irrelevantes o no soportadas.
Ya sea que necesites un sistema de preguntas y respuestas, un chatbot de conocimiento interno o un asistente de IA personalizado, puedo crear una solución adaptada a tus requisitos.
Por favor, contáctame antes de hacer el pedido para que pueda revisar tus datos, requisitos y alcance del proyecto.
Conoce a Md Sajedul
Md Sajedul
AI Developer for RAG OCR and AI Chatbots
- DeBangladesh
- Miembro desdenov 2022
- Responde aprox. en:1 hora
- Última entrega3 años
Idiomas
Inglés
Hi, I'm Sajedul, an AI Developer specializing in Generative AI, OCR, Retrieval-Augmented Generation (RAG), AI Chatbots, Python Automation, and API Integration. I build intelligent AI solutions that automate workflows, process documents, and create AI-powered applications. My expertise includes LangChain, LangGraph, FastAPI, OpenAI, Claude, Gemini, Llama, Mistral, Hugging Face, FAISS, Vector Databases, and REST APIs. I deliver clean, scalable, production-ready solutions with clear communication and on-time delivery
Traducción automática
FAQ
Traducción automática
¿Qué tipos de datos puedes usar para el chatbot RAG?
Puedo trabajar con PDF, TXT, JSON y otros datos basados en texto o estructurados, dependiendo de los requisitos del proyecto.
¿El chatbot puede responder preguntas de mis propios documentos?
Sí. El chatbot RAG recupera información relevante de tus documentos o base de conocimientos antes de generar una respuesta.
¿Puedes crear un chatbot RAG personalizado para mi negocio?
Sí. Puedo personalizar el pipeline RAG, método de recuperación, integración de LLM, prompts y API según tus requisitos.
¿Soportas búsqueda híbrida?
Sí. Las soluciones avanzadas de RAG pueden usar recuperación híbrida combinando búsqueda semántica por vectores y BM25, con reordenamiento para mejorar los resultados relevantes.
¿Puedes integrar el chatbot con una API?
Sí. Puedo construir un backend con FastAPI y endpoints de API para tu aplicación RAG.
¿Recibiré el código fuente?
Sí. El código fuente está incluido según el paquete seleccionado.
¿Puedes trabajar con colecciones grandes de documentos?
Sí. El pipeline RAG puede diseñarse para manejar colecciones mayores de documentos con estrategias adecuadas de fragmentación, embeddings, recuperación e indexación.
¿Qué necesitas de mí antes de empezar?
Por favor, proporciona tus documentos o datos, la funcionalidad deseada del chatbot, preguntas de ejemplo, LLM/API preferido si lo hay, y cualquier requisito técnico específico.
¿Debo comunicarme con usted antes de realizar un pedido?
Sí. Por favor, contáctame antes de hacer el pedido para revisar tus requisitos y confirmar el paquete y alcance adecuados.
