Crearé un chatbot privado local rag para chatear con tus documentos usando ollama


Acerca de este Servicio
Traducción automática
¿Trabajas con documentos confidenciales, contratos legales o datos propietarios de la empresa que no pueden ser subidos a APIs en la nube como OpenAI o Anthropic?
Construiré un sistema RAG (Retrieval-Augmented Generation) 100% privado y offline que te permite chatear con tus documentos localmente en tu portátil o servidor privado. Sin claves API, sin latencia en la nube y con total privacidad de los datos.
Lo que obtienes:
- 100% offline y privado: Impulsado por Ollama que funciona localmente (Llama 3.1, Qwen 2.5, DeepSeek o Mistral).
- Atribución de fuentes y citas: Cada respuesta destaca el número de página exacto y el fragmento de texto utilizado de tus documentos.
- Búsqueda vectorial rápida local: Usa ChromaDB o FAISS para búsquedas semánticas instantáneas en miles de páginas.
- Soporte para múltiples formatos: Consulta PDFs, documentos Word, CSVs, archivos TXT y manuales técnicos.
- Interfaz web fácil de usar: Chatea mediante una interfaz web intuitiva (Streamlit, Chainlit o Open WebUI).
Pila tecnológica utilizada:
- Motor LLM: Ollama / Llama.cpp
- Orquestación: LlamaIndex / LangChain
- Almacén de vectores: ChromaDB / FAISS / Qdrant
- Frontend: Streamlit / Chainlit / Python
Mantén tus datos completamente seguros mientras desbloqueas todo el poder de la IA conversacional sobre tus archivos privados.
Conoce a Younes Belhadj
Data Science and AI Engineer
- DeArgelia
- Miembro desdemay 2020
- Responde aprox. en:1 hora
Idiomas
Árabe, Inglés, Francés
Traducción automática
FAQ
Traducción automática
¿Necesito conexión a internet para usar este chatbot?
¡No! Una vez instalado, todo el sistema RAG funciona completamente offline en tu máquina sin solicitudes externas a la red.
¿Qué hardware necesito para ejecutar esto localmente?
Un sistema con 8GB de RAM puede ejecutar fácilmente modelos cuantizados de 3B/7B (como Qwen 2.5 o Llama 3.1). Para un rendimiento óptimo, se recomienda una GPU discreta (serie NVIDIA RTX).
¿Puede manejar archivos PDF grandes con cientos de páginas?
Sí. El sistema divide y embebe tus documentos en una base de datos vectorial local, permitiendo recuperaciones instantáneas sin importar el total de páginas.
