Construiré un sistema RAG listo para producción


Acerca de este Servicio
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La mayoría de las demos de RAG funcionan una vez en un cuaderno y se deshacen con documentos reales. Yo construyo sistemas de recuperación que aguantan: respuestas precisas en datos desordenados, baja latencia y código limpio que puedes mantener.
He implementado RAG en producción, incluyendo un diseño de recuperación basado en taxonomías que redujo la latencia de consulta aproximadamente de 3 a 5 veces en comparación con una configuración ingenua. Tú obtienes la arquitectura, la lógica de recuperación y un servicio que funciona, no un envoltorio frágil.
Lo que entrego:
- Ingesta de documentos, fragmentación y embedding ajustados a tus datos
- Búsqueda vectorial (Qdrant, FAISS o tu base de datos) con recuperación híbrida donde ayuda
- Servicio FastAPI, en Docker, con registros adecuados
- Documentos claros para la transferencia, para que tu equipo tenga total control
Mantengo mis propias herramientas y frameworks reutilizables. Tu código y datos específicos del proyecto son tuyos; mis librerías preexistentes permanecen licenciadas para su reutilización.
Envíame un mensaje con tu caso de uso antes de ordenar para poder definirlo correctamente.
Conoce a Ahmad
AI Engineer, Founder at RezinX
- DePakistán
- Miembro desdeago 2025
Idiomas
Urdu, Inglés
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FAQ
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¿Qué modelos soportas?
OpenAI, Anthropic, Gemini, Azure y modelos abiertos a través de Hugging Face. Recomiendo según tu precisión, costo y necesidades de privacidad.
¿Puedes mantener mi información privada?
Sí. Vectores locales, limpieza de PII y opciones de retención cero en APIs externas cuando sea necesario.
¿Quién es el propietario del código?
Tu código y datos específicos del proyecto son completamente tuyos. Mantengo mis propias librerías y herramientas reutilizables, licenciadas para que las uses en el sistema entregado.

