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Construiré un sistema RAG listo para producción para chatear con tus documentos usando llm
Sistemas personalizados de NLP, RAG y LLM construidos para producción, no solo demos
La mayoría de los proyectos de IA fracasan porque nunca avanzan más allá de las demos. Yo construyo los que realmente funcionan.
Creo pipelines de NLP, sistemas RAG, agentes de IA y automatizaciones ...
Acerca de este Servicio
¿Quieres hacer preguntas directamente a tus PDFs, documentos o
datos internos y obtener respuestas precisas, con fuente, al instante?
Construyo sistemas RAG listos para producción que conectan tus
documentos privados con un potente LLM para que tu equipo obtenga respuestas precisas,
sin alucinaciones y basadas en TUS datos, no en suposiciones genéricas de IA.
LO QUE CONSTRUYO:
Pipeline RAG personalizado (de principio a fin, completamente documentado)
Ingesta de documentos (PDF, Word, Excel, CSV, Notion, URLs)
Configuración de base de datos vectorial (FAISS, Pinecone, Chroma)
Recuperación semántica + híbrida (BM25 + vectores densos)
Integración con LLM (GPT-4, Claude, LLaMA, Mistral)
Memoria conversacional y citación de fuentes
Interfaz con FastAPI / Streamlit + despliegue con Docker
IDEAL PARA:
Empresas que consultan bases de conocimiento internas
Equipos legales, de salud y finanzas
Fundadores de SaaS que crean productos de conocimiento con IA
La mayoría de las herramientas RAG son demos. Yo construyo sistemas que funcionan en
producción con segmentación adecuada, re-ranqueo y
reducción de alucinaciones desde el primer día.
Escríbeme ANTES de ordenar y te confirmaré la arquitectura adecuada para tu caso específico.
Mi porfolio
Otros servicios de Ciencia de datos y aprendizaje automático que ofrezco
FAQ
Traducción automática
¿Qué tipos de documentos puede manejar el sistema RAG?
El sistema puede ingerir PDFs, documentos Word (DOCX), hojas de cálculo Excel, CSVs, archivos de texto plano, archivos Markdown, exportaciones de Notion y URLs web. Para los paquetes Standard y Premium, construyo una pipeline de ingesta multiformato que maneja todos estos tipos en un sistema unificado.
¿El sistema RAG alucinará o inventará respuestas?
Eso es exactamente lo que RAG está diseñado para evitar. A diferencia de los LLMs estándar que generan respuestas solo a partir de datos de entrenamiento, mis sistemas RAG recuperan pasajes reales de tus documentos primero y luego generan respuestas guiadas en ese contenido recuperado.
¿Necesito mi propia clave API de OpenAI o LLM?
Para LLMs en la nube como GPT-4 o Claude, sí, necesitarás tu propia clave API (facturada directamente por OpenAI/Anthropic a sus tarifas estándar). También puedo construir el sistema usando modelos completamente de código abierto y ejecutados localmente como LLaMA o Mistral, que no requieren clave API y no tienen costos continuos.
¿Cuántos documentos puede manejar el sistema?
El paquete Standard está optimizado para hasta 500 documentos o aproximadamente 50MB de contenido de texto. El paquete Premium usa bases de datos vectoriales escalables (Pinecone o Weaviate) que pueden manejar millones de documentos y crecer con tus necesidades.
¿Podré mantener y actualizar el sistema por mi cuenta?
Sí, esa es una parte fundamental de cada entrega. Recibirás código Python limpio, bien comentado, un README detallado y instrucciones paso a paso para agregar nuevos documentos, actualizar la base de conocimientos y desplegar actualizaciones.
¿Puedes integrar el sistema RAG en mi sitio web o app existente?
Sí. Cada entrega Standard y Premium incluye un backend con FastAPI con endpoints REST, lo que significa que el sistema RAG puede integrarse en cualquier aplicación existente: web, móvil, bot de Slack, herramienta de soporte al cliente o panel interno.
