Crearé una aplicación RAG usando langchain y llms

Construyo aplicaciones RAG (Retrieval-Augmented Generation) usando LangChain y LLMs que conectan tus PDFs, bases de datos o sitios web con una IA que realmente conoce tu contenido.

Ya no hay hallucinations. Ya no respuestas genéricas. Tu IA, entrenada con tus datos.

Lo que construyo:

pipelines RAG que ingestan PDFs, documentos Word, URLs, bases de datos

búsqueda vectorial con FAISS, Pinecone o ChromaDB

cadenas de recuperación de LangChain con citas de fuentes

monitoreo con LangSmith para rastreo y evaluación

backend con FastAPI + frontend con React

despliegue en AWS (Lambda, S3, EC2)

Perfecto para:

empresas que quieren un bot de preguntas y respuestas sobre documentos internos

bufetes de abogados que necesitan asistentes para análisis de contratos

productos SaaS que añaden búsqueda con IA a su base de conocimientos

investigadores que desarrollan herramientas de revisión de literatura

¿Por qué RAG en lugar de fine-tuning?

RAG es más rápido, más barato y mantiene tus datos actualizados sin necesidad de reentrenamiento. Puedes actualizar documentos en cualquier momento y la IA se mantiene al día.

Mi stack:

LangChain · LangSmith · OpenAI / Claude · FAISS · Pinecone · FastAPI · React · AWS S3 / Lambda

Antes de ordenar:

Envíame un mensaje con los tipos de tus documentos y tu caso de uso. Confirmaré el enfoque y paquete adecuados en unas horas.

¡Haz que tus datos hablen!