Construiré un chatbot de soporte al cliente con rag ai usando gemini

¿Buscas un asistente de IA que realmente dependa de los datos de tu negocio en lugar de adivinar?

Ya tengas una tienda de comercio electrónico vendiendo calzado premium o una empresa de software B2B, tus clientes esperan respuestas instantáneas y precisas. Los chatbots de IA estándar generan respuestas inventadas y proporcionan información incorrecta. Yo construyo chatbots listos para producción, impulsados por RAG (Retrieval-Augmented Generation) que fundamentan cada respuesta en tus documentos reales.

Lo que obtienes:

• IA fundamentada: El modelo solo muestra casos que son realmente relevantes usando ChromaDB y embeddings MiniLM, implementados en el código.
• Entrega de pila completa: Un backend rápido en Python/FastAPI junto con un frontend dinámico en React.
• Alcance global: Soporte completo en inglés y árabe (RTL), incluyendo traducción automática de consultas que no están en inglés.
• Seguridad empresarial: Autenticación real mediante bcrypt y JWT.
• Alto rendimiento: Arquitecturas optimizadas diseñadas para la velocidad, como mi sistema anterior que redujo los tiempos de respuesta de 86 segundos a 2.5 segundos.
• Transparencia: Un panel integrado que muestra visualmente el espacio de embedding real detrás de cada respuesta.

No solo escribo prompts; construyo aplicaciones robustas, en Docker, respaldadas por suites de pruebas CI automatizadas.