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Construiré un chatbot RAG que solo responde desde tus documentos
Wajahat H.
Acerca de este Servicio
Traducción automática
ChatGPT no conoce tus documentos. Construyo sistemas RAG que responden preguntas con citas de fuente de tus propios datos. Sin alucinaciones.
Lo que obtienes
- Herramienta Q&A (aplicación desplegable)
- Código fuente (propiedad total)
- Demostración en vivo (prueba antes de comprometerse)
- Documentación (guías paso a paso)
- Integración con AI en la nube (opcional)
Cómo funciona
- Envía tus documentos (PDF, Word, texto, hojas de cálculo)
- Construyo tu sistema RAG (análisis, fragmentación, embeddings, almacenamiento vectorial, recuperación)
- Pruebas con demo en vivo, revisiones incluidas
Por qué elegirme
- Profundidad técnica sin jerga - explicado en lenguaje sencillo
- La precisión es la prioridad - citas en cada respuesta, dice "No sé" cuando es necesario
- Posees lo que construyo - sin suscripciones, código fuente completo al entregar
Conoce a Wajahat H.
Wajahat H.
Python and Flask developer building small web apps and tools
- DePakistán
- Miembro desdeene 2020
- Responde aprox. en:1 hora
Idiomas
Inglés
Hi - I’m Wajahat. I build small web apps and backend tools with Python and Flask. I focus on clean, readable code, simple deployment, and practical results. I use JSON/SQLite for persistence and minimal JavaScript (Fetch) for responsive UIs when needed. Send a short description of the problem and I’ll propose a simple plan.
What I deliver:
- a working Flask app or script
- source code with clear instructions
- a short explanation of how to expand the project later
- regular communication, realistic scope, and delivery on time
I look forward to building something useful with you.
Traducción automática
Mi porfolio
FAQ
Traducción automática
¿Cómo sé que las respuestas realmente provienen de mis documentos?
Cada respuesta incluye citas directas que muestran exactamente qué documento y página proporcionaron la información. Puedes verificar cada respuesta con tus archivos fuente. Si una respuesta no cita una fuente, significa que el sistema reconoce que no pudo encontrar información relevante, nunca inventa cosas.
¿Qué pasa cuando el sistema no encuentra una respuesta en mis documentos?
El sistema está diseñado para decir "No sé" en lugar de adivinar. Recibirás un mensaje claro indicando que no se encontró información relevante, junto con las secciones del documento que se buscaron. Si esto sucede con frecuencia, puedo ajustar la indexación o sugerir agregar más material fuente relevante.
¿Puedo ejecutar esto sin enviar mis documentos a APIs en la nube?
Sí, elige la opción autoalojada y todo el procesamiento se realiza localmente en tu máquina. Tus documentos nunca salen de tu infraestructura. También ofrezco un enfoque híbrido: mantener documentos sensibles localmente mientras se usa AI en la nube para consultas no confidenciales.
¿Qué formatos de documentos admiten?
El sistema procesa archivos PDF, Word (.docx), texto plano (.txt), Markdown (.md) y HTML.
¿Obtengo la propiedad total del código fuente?
Obtienes el 100% de propiedad de todo el código personalizado sin tarifas de licencia continuas. El paquete incluye código fuente completo, documentación de configuración y una demo funcional para que puedas modificar, ampliar o entregar a tu propio equipo.
¿Cuánto tiempo tarda en construir mi sistema Q&A?
La mayoría de las construcciones se completan en 7-14 días, dependiendo de la complejidad de los documentos y las necesidades de personalización. Recibirás una estimación del cronograma después de revisar tu conjunto de documentos y requisitos. Proyectos simples con fuentes claras pueden terminar en menos de una semana.
¿Puedo agregar o actualizar documentos después de que se construya el sistema?
Sí, el sistema soporta actualizaciones incrementales. Puedes agregar nuevos documentos o revisar los existentes sin reconstruir todo. Proporciono instrucciones claras y un script sencillo para volver a indexar los archivos actualizados.
¿Qué pasa si las respuestas no son lo suficientemente precisas?
Ofrezco una fase de revisión para ajustar el rendimiento, modificando estrategias de fragmentación, ajustando parámetros de recuperación o agregando documentos de ejemplo para mejorar la precisión. Definimos juntos los criterios de éxito desde el principio para que ambas partes estén de acuerdo con lo que significa "suficientemente bueno".
