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Construiré una pipeline RAG lista para producción para tus documentos y base de conocimientos
Alan S
Acerca de este Servicio
Traducción automática
Tus documentos contienen conocimientos valiosos. Tu equipo no puede encontrarlos lo suficientemente rápido.
La mayoría de las implementaciones de RAG fallan en producción porque están diseñadas para demostraciones.
Adopto un enfoque diagnóstico: estrategia de fragmentación, modelo de embedding y
recuperación ajustada específicamente para tus documentos y caso de uso.
LO QUE OBTIENES
Pipeline de RAG completamente funcional (basado en Python)
Configuración de almacenamiento vectorial (Chroma, Pinecone o Weaviate)
Fragmentación y recuperación ajustadas a la estructura de tus documentos
Código limpio y documentado que puedes mantener
Documento de transferencia técnica
Soporte durante 7 días después de la entrega para bugs y preguntas de integración
BUENA OPCIÓN
PDFs, documentos o archivos de texto que quieres consultar en lenguaje natural
Asistente interno o chatbot para clientes
Prototipo de RAG existente que no está funcionando bien
NO ES UNA BUENA OPCIÓN
Pipeline de web scraping en tiempo real / en vivo
Aplicación full-stack con interfaz de usuario frontend
Aplicación web lista para usar o interfaz de chatbot alojada
(este gig entrega código backend, no un producto desplegado)
Antes de comenzar, hago algunas preguntas para entender tus documentos, caso de uso y requisitos de rendimiento.
La solución adecuada depende del diagnóstico.
Envíame un mensaje antes de ordenar si no estás seguro de qué paquete es el adecuado.
Conoce a Alan S
Alan S
AI Engineer
- DeMéxico
- Miembro desdeago 2025
Idiomas
Español, Inglés
I help businesses design and implement RAG pipelines, autonomous agents, and MCP-based architectures that solve real operational problems. My approach is diagnostic first, mapping the actual bottleneck before writing code.
Traducción automática
Mi porfolio
FAQ
Traducción automática
¿Trabajas con documentos en español u otros idiomas?
Sí. Selecciono modelos de embedding adecuados para el idioma de tus documentos. Se soportan pipelines multilingües.
¿Qué LLM usa el pipeline?
OpenAI (GPT-4 o 3.5), Anthropic (Claude), Google (Gemini), o modelos de código abierto según tu preferencia y presupuesto. Alineamos esto antes de comenzar.
¿Necesito conocimientos técnicos para usar el sistema entregado?
No. Cada entrega incluye un documento de transferencia escrito para usuarios no técnicos, además de un video breve de explicación bajo solicitud.
¿Puedes mejorar un sistema RAG que ya construí?
Sí. Contáctame con detalles sobre tu configuración actual y los problemas que estás enfrentando.
¿Qué pasa si mis documentos son confidenciales?
Puedes compartir una muestra sanitizada para desarrollo. El sistema final corre en tu infraestructura o con tus claves API, tus datos nunca pasan por terceros.
