Construiré pipelines rag, agentes de IA y chatbots con tecnología llm para tu negocio


Acerca de este Servicio
Traducción automática
¿Tienes datos privados o flujos de trabajo complejos y quieres una solución de IA que realmente funcione? Construyo pipelines de RAG listos para producción, ajusto LLMs y diseño sistemas agenticos para automatizar tareas de múltiples pasos y obtener respuestas precisas de tus datos.
Lo que entrego:
- Diseño de pipeline de RAG (vectorización, recuperador, orquestación de LLM)
- Ajuste fino de LLM (ajuste por instrucciones o PEFT) en tus datos de dominio
- Agentes de IA (planificación de tareas, integración de herramientas, memoria)
- Integraciones con OpenAI, Anthropic, Hugging Face, Cohere o LLMs autohospedados
- Configuración de base de datos vectorial (Pinecone, Milvus, Weaviate, Chroma)
- Ingesta y limpieza de datos (PDFs, documentos, bases de datos, web scraping)
- Puntos finales API seguros, despliegue, soporte CI/CD
- Monitoreo, métricas de evaluación, flujos de trabajo de reentrenamiento
Por qué trabajar conmigo:
- Experiencia práctica en ingeniería de LLM, LangChain, sistemas de recuperación, despliegue en producción
- Código con entregables claros y documentación, soporte en despliegue incluido
- Soluciones personalizadas adaptadas a tus necesidades de cumplimiento y latencia
- Me encargo personalmente de cada proyecto de principio a fin, comunicación directa, sin transferencias
Haz tu pedido directamente o envíame un mensaje con tus requisitos. Confirmaré el plazo y el enfoque antes de comenzar.
Conoce a Abdul-dev
Full Stack MERN Developer and Software Engineer
- DePakistán
- Miembro desdemay 2021
- Responde aprox. en:1 hora
Idiomas
Alemán, Español, Árabe, Inglés
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FAQ
Traducción automática
¿Hospedas o implementas los modelos?
Sí — podemos desplegar en tu nube o proporcionar despliegue como código (Docker/K8s) y recomendar opciones de hosting.
¿Qué base de datos vectorial y LLM utilizas?
Elegimos según tus necesidades — Pinecone, Milvus, Weaviate, Chroma para vectores; OpenAI, Anthropic, Hugging Face o LLMs autohospedados para inferencia.
¿Qué es fine-tuning vs PEFT?
El fine-tuning completo entrena los pesos del modelo con tus datos; PEFT (ajuste eficiente en parámetros) adapta un modelo con menor consumo de recursos y costo. Te recomendaremos la mejor opción.
¿Cuánto tiempo hasta ver resultados?
Los plazos varían — POC básico en aproximadamente 1 semana; MVP en 2 a 3 semanas; producción en más de 4 semanas dependiendo de los datos e integraciones.
¿Proporcionarás código fuente y documentación?
Sí, el código, README, diagramas de arquitectura y scripts de despliegue están incluidos en cada paquete.

