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Construiré una pipeline de producción RAG con base de datos vectorial, langchain y fastapi
Muhammad Afzal
Level 2
Acerca de este Servicio
Traducción automática
La mayoría de los sistemas RAG fallan en producción, hallucinan, pierden contexto y muestran fragmentos irrelevantes. Yo construyo RAG que no lo hacen.
Ingeniero de IA, más de 5 años, más de 125 proyectos entregados. Construyo sistemas de recuperación que responden con precisión, citan fuentes y soportan uso real, no solo en un dataset de demostración.
LO QUE CONSTRUYO
- Ingesta de múltiples fuentes - PDFs, sitios web, bases de datos, APIs
- Fragmentación inteligente adaptada a tus datos
- Búsqueda híbrida - vector + BM25 para mayor precisión
- Re-ranking para mostrar los fragmentos más relevantes
- Citas - cada respuesta rastrea su fuente exacta
- RAG agentico - el agente decide qué y cuándo recuperar
- Informe de evaluación de fidelidad y relevancia
- Backend en FastAPI, no una demo en Streamlit
MI STACK
- LangChain
- LlamaIndex
- LangGraph
- pgvector
- Pinecone
- Qdrant
- OpenAI
- Claude
- LangSmith
- RAGAS
- FastAPI
- Next.js
LO QUE ME DESTACA No solo construyo un recuperador, también lo mido. Obtienes un informe de evaluación sobre qué tan precisa responde tu RAG a tus preguntas reales, optimizado antes de entregarlo.
CUÉNTAME
- ¿Qué fuentes de datos?
- ¿Qué preguntas debe responder?
- ¿Solo interfaz de chat o API backend?
Construyamos un RAG en el que puedas confiar.
Conoce a Muhammad Afzal
Muhammad Afzal
AI engineer building AI agents, chatbots, and full stack web apps that convert
Level 2
- DePakistán
- Responde aprox. en:1 hora
- Última entrega3 semanas
Idiomas
Inglés, Francés, Alemán, Español
I'm an AI engineer and full-stack developer with 5+ years and 125+ delivered projects for international clients. I build production AI: RAG chatbots with citations, tool-calling agents, and workflow automation, on top of solid full-stack foundations in Next.js, TypeScript, FastAPI, and PostgreSQL. I'm currently completing an M.Sc. in AI and Data Analytics in Germany. I care about systems that can be trusted, measured, and operated, not just demoed. Tell me what you're building and I'll tell you the fastest reliable way to ship it.
Traducción automática
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FAQ
Traducción automática
¿Cuál es la diferencia entre tu RAG y un chatbot básico con carga de archivos?
Las herramientas básicas de RAG fragmentan de manera ingenua, hacen una búsqueda vectorial simple y devuelven lo que sea. Yo añado búsqueda híbrida (vector + palabra clave), re-ranking, reducción de hallucination y seguimiento de citas. Obtienes precisión medible, no solo esperanza.
¿Qué base de datos vectorial debería usar - Pinecone o pgvector?
Si ya usas PostgreSQL, pgvector es más sencillo de operar y suele ser suficiente. Pinecone es mejor para conjuntos de documentos muy grandes que necesitan escalado gestionado. Recomendaré según tu escala e infraestructura.
¿Puede manejar PDFs escaneados?
Sí, con preprocesamiento OCR. Añádelo a tus requisitos al contactarme.
¿Qué incluye el informe de evaluación?
Precisión del contexto, recall del contexto, fidelidad (¿la respuesta contradice la fuente?) y relevancia de la respuesta, medido en un conjunto de pruebas con tus preguntas reales.
¿Puedes añadir una interfaz de chat?
Sí, eso está incluido en el paquete Premium. Interfaz en Next.js con historial de conversaciones, visualización de citas y carga de documentos.
