Construiré un sistema RAG listo para producción con despliegue de LLM y base de datos vectorial

Construyo sistemas RAG que recuperan de múltiples fuentes de datos simultáneamente, sistemas reales desplegados y monitoreados, no demos.

Proyecto real: asistente multi-fuente que combina más de 100 libros y transcripciones de videos, desplegado en producción, con un tiempo de búsqueda inferior a 500 ms.

Lo que obtienes

• Sistema RAG multi-fuente (libros, videos, documentos, APIs)
• Integración con LLM (OpenAI, Anthropic, Llama, Groq)
• Búsqueda semántica con clasificación híbrida
• Memoria de conversación multi-turno
• Backend con FastAPI y streaming
• Despliegue con Docker + VPS/AWS + SSL

Tecnologías: LangChain · FAISS · Pinecone · pgvector · FastAPI · Docker · Nginx




Por qué elegirme

• Más de 100 consultas al día en producción
• Respuesta en menos de 500 ms
• Probado en producción, no código tutorial

Perfecto para: plataformas educativas, bases de conocimiento, soporte al cliente, herramientas de investigación.

Escríbeme primero: ¿Qué fuentes de datos? ¿Cuánta data? ¿Cuántas consultas esperadas por día?