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Construiré un sistema de AI RAG para las consultas de tu negocio
Muhammad Yousaf
5.0
5.0
Acerca de este Servicio
Traducción automática
¿Necesitas un sistema de AI que responda con precisión a las consultas de tus clientes o equipo usando tus propios datos comerciales?
Construyo sistemas RAG (Retrieval-Augmented Generation) personalizados que conectan modelos de lenguaje grandes con tus documentos reales para que las respuestas sean precisas y estén basadas en tu contenido, no en suposiciones genéricas de AI.
Recientemente desarrollé un sistema de preguntas y respuestas basado en RAG para un cliente universitario, gestionando consultas de admisión para nuevos y futuros estudiantes usando fuentes de datos institucionales mixtas.
Lo que ofrezco:
Diseño y desarrollo de pipelines RAG personalizados
Integración con bases de datos vectoriales (Pinecone, Qdrant)
Integración con LLM como OpenAI, Claude, Gemini, DeepSeek u otros
Ingesta de documentos desde fuentes mixtas (PDFs, sitios web, bases de datos)
Arquitectura basada en LangChain / LlamaIndex
Integración en tu aplicación o sistema existente
Pila tecnológica: Python, LangChain, LlamaIndex, Pinecone, Qdrant, Node.js, NestJS, MongoDB, PostgreSQL
El despliegue básico está incluido en Enterprise; el despliegue completo en producción está disponible como complemento.
Contáctame antes de ordenar para recomendarte el paquete adecuado para tu proyecto.
Conoce a Muhammad Yousaf
Muhammad Yousaf
Full Stack AI Engineer,AI Expert
- DePakistán
- Miembro desdejun 2025
- Responde aprox. en:1 hora
- Última entrega1 semana
Idiomas
Urdu, Hindi, Inglés, Italiano, Chino
Hi, I'm Yousaf, a Senior Full-Stack Developer specializing in AI chatbots, automation, and backend systems.
• AI chatbots using Claude, ChatGPT & Gemini APIs
• Automation workflows & scalable backends (NestJS, Node.js)
• Fintech integrations & FBR reporting automation
• Data automation & reconciliation pipelines
• AI image/video colorization (autoencoders + CNNs)
Industries: ERP (security services), fintech, food/bakery, CRM systems
Stack: React, Next.js, Node.js, NestJS, Python, FastAPI, PostgreSQL, MongoDB, SQL
Focused on clean APIs and reliable delivery.
Traducción automática
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FAQ
Traducción automática
¿Qué es un sistema RAG y en qué se diferencia de un chatbot regular?
Un sistema RAG recupera información relevante de tus propios documentos antes de generar una respuesta, por lo que las respuestas están basadas en tus datos reales, no solo en conocimientos generales de AI.
¿Qué tipos de documentos puedes usar como fuentes de datos?
Puedo trabajar con PDFs, sitios web, bases de datos estructuradas y fuentes de datos mixtas según las necesidades de tu proyecto.
¿Qué modelos de IA utilizas?
Puedo integrar OpenAI, Claude, Gemini, DeepSeek u otros LLM según tus requisitos y presupuesto.
¿Usas una base de datos vectorial?
Sí, normalmente uso Pinecone o Qdrant para almacenar y recuperar embeddings de documentos de manera eficiente.
¿Esto puede manejar soporte al cliente, herramientas internas o casos de uso de admisiones?
Sí — he desarrollado un sistema RAG para una universidad que gestiona consultas de admisión, y el mismo enfoque funciona para soporte al cliente, bases de conocimientos internas y casos similares.
¿Ofrecen servicio de implementación?
El despliegue básico está incluido en el paquete Enterprise. El despliegue completo en producción está disponible como complemento.
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Buyer Message Hi! I’ve reviewed the delivery, and everything looks great. The e-commerce website and RAG-based AI chatbot are working as expected. Thank you for your excellent work—I’ll definitely consider you again for my next project!
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