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Implementaré un sistema de pipeline rag y base de conocimientos de IA
Ali raza
Acerca de este Servicio
Traducción automática
¿Necesitas un sistema de IA que lea tus documentos y proporcione respuestas precisas y con fuentes?
Construyo sistemas RAG (Retrieval-Augmented Generation) personalizados que transforman tus PDFs, documentos o base de conocimientos en un asistente de IA inteligente con recuperación real, no respuestas inventadas.
Lo que obtienes:
- Pipeline de ingestión de documentos (PDF, DOCX, TXT, páginas web)
- Configuración y optimización de la base de datos vectorial ChromaDB
- Búsqueda semántica con embeddings Gemini/HuggingFace
- RAG de múltiples consultas para recuperación de alta precisión
- Búsqueda híbrida: palabras clave BM25 + búsqueda semántica por vector
- Reclasificación con CrossEncoder para resultados precisos
- Opcional: soporte multimodal (tablas, imágenes de PDFs)
Pila tecnológica:
LangGraph | ChromaDB | HuggingFace | BM25 | CrossEncoder | Groq LLMs | Gemini Embeddings
Perfecto para:
- Despachos de abogados (búsqueda de documentos legales)
- Salud (base de conocimientos médicas)
- Comercio electrónico (asistente de FAQ de productos)
- Plataformas SaaS (búsqueda de IA en la app)
- Herramientas de investigación y educación
- Sistemas internos de conocimiento en empresas
Contáctame con tu caso de uso antes de ordenar.
Recomendaré el enfoque y paquete adecuados para tus necesidades específicas.
Conoce a Ali raza
Ali raza
Agentic AI Developer
- DePakistán
- Miembro desdemay 2026
Idiomas
Hindi, Urdu, Inglés
I am an 18-year-old AI developer specializing in agentic AI, RAG systems, and LLM fine-tuning. I have built production-ready AI systems from scratch, including multimodal RAG pipelines and autonomous agents. I am focused on building practical AI solutions that solve real-world problems.
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Mi porfolio
FAQ
Traducción automática
¿Qué tipos de archivos puedes procesar?
Puedo procesar PDFs, documentos Word (DOCX), archivos de texto plano, páginas web y datos CSV. El soporte multimodal incluye tablas e imágenes incrustadas en PDFs.
¿Qué tan preciso es el sistema RAG?
La precisión depende de la calidad del documento. Con recuperación de múltiples consultas y reclasificación con CrossEncoder, la precisión es mucho mayor que la del RAG estándar. Optimizo para tu caso de uso específico.
¿Puede escalar a miles de documentos?
Sí. ChromaDB maneja de manera eficiente el almacenamiento de vectores a gran escala. Para conjuntos de datos muy grandes, puedo recomendar soluciones de base de datos vectorial en la nube.
¿Recibiré el código fuente completo?
Sí. El código fuente completo, instrucciones de configuración y documentación están incluidas en todos los paquetes.
