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Construiré un sistema RAG o un agente de IA con automatización LLM
Albanda M
Acerca de este Servicio
Traducción automática
Construyo sistemas RAG confiables, agentes de IA y flujos de trabajo de automatización LLM para productos reales y casos de uso empresarial.
Soy ingeniero de software senior y ingeniero de productos de IA con más de 10 años de experiencia en arquitectura backend, aplicaciones de IA, APIs y software en producción.
Lo que puedo ayudarte a hacer:
pipelines RAG
Ingesta y fragmentación de documentos
Embeddings y bases de datos vectoriales
Búsqueda semántica y filtrado por metadatos
Respuestas fundamentadas con citas
Agentes de IA y llamadas a herramientas
OpenAI, Claude y Gemini
Salidas estructuradas en JSON
Memoria y estado del agente
Integraciones API
Evaluación y pruebas de regresión
Manejo de errores y fallback
Despliegue en producción
Considero la salida de LLM como datos que necesitan validación en lugar de una verdad automáticamente confiable. Esa es la diferencia entre una demo y un sistema en el que tus clientes puedan confiar.
Para flujos de trabajo empresariales complejos, grandes conjuntos de datos o sistemas con múltiples agentes, por favor envíame un mensaje antes de ordenar para poder definirlo correctamente.
Conoce a Albanda M
Albanda M
Senior AI Product Engineer, SaaS, RAG and Automation
- DePolonia
- Miembro desdeago 2026
- Responde aprox. en:1 hora
Idiomas
Turco, Azerbaiyano, Inglés, Ruso, Polaco, Árabe
I help startups and businesses build production-ready AI SaaS platforms, ERP/CRM systems, automation tools, dashboards, browser extensions and desktop apps. I’m a Senior Software Engineer and AI product builder with 10+ years of experience in backend architecture, full-stack development, cloud systems and LLM-powered products. I can help with AI MVPs, RAG, LLM integrations, Next.js, React, Node.js, Python, PostgreSQL, APIs, technical leadership and scalable software architecture.
Traducción automática
Mi porfolio
Otros servicios de Desarrollo de IA que ofrezco
FAQ
Traducción automática
¿Puedes trabajar con PDF, Word u otros documentos?
Sí. El enfoque exacto de ingesta depende de los tipos de archivos y de cómo estén estructurados los documentos.
¿El sistema puede proporcionar citas?
Sí. Las respuestas respaldadas por citas pueden incluirse donde los datos fuente las soporten.
¿Qué bases de datos vectoriales puedes usar?
La mejor opción depende del proyecto. Puedo trabajar con bases de datos vectoriales comunes y con búsqueda vectorial basada en PostgreSQL.
¿Puedes construir agentes de IA que llamen a APIs?
Sí. Puedo implementar flujos de trabajo de llamadas a herramientas donde un agente interactúe con APIs soportadas o servicios internos.
¿Puedes evaluar el sistema RAG?
Sí. Puedo crear casos de evaluación que cubran calidad de recuperación, fundamentación, corrección de respuestas y regresiones.
¿Puedes integrar esto en mi SaaS existente?
Sí, después de revisar tu arquitectura y APIs actuales.
