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Construiré y desplegaré un sistema RAG de producción
AYESHA SHAHID
Acerca de este Servicio
Traducción automática
¿Estás cansado de buscar en largos PDFs o informes? Crearé una aplicación RAG (Retrieval-Augmented Generation) personalizada para chatear con tus documentos y obtener respuestas precisas y citadas al instante.
Soy un investigador de ML publicado (Springer Nature, 2026) con experiencia práctica en la construcción de sistemas RAG de producción, no solo tutoriales básicos.
LO QUE CONSTRUYO:
- Sistema de preguntas y respuestas con PDFs/documentos: sube cualquier documento, haz preguntas, recibe respuestas citadas.
- Chatbot de base de conocimientos que conecta tus datos, políticas o manuales con un asistente de IA.
- Asistente para documentos médicos, legales o técnicos.
- Pipeline RAG con prevención de alucinaciones y citas de fuentes.
- RAG multi-documento con filtrado y búsqueda por metadatos.
MI STACK TECNOLÓGICO:
- LangChain + FAISS / ChromaDB para recuperación
- Llama 3, Mistral o GPT-4 para generación
- Streamlit o FastAPI para la interfaz
- Docker para despliegue
- HuggingFace Spaces o tu nube preferida
POR QUÉ ELEGIRME:
- He desplegado sistemas RAG reales con demos en vivo disponibles.
- Rigor académico: construyo IA que es precisa, no solo impresionante.
- Las entregas incluyen código fuente limpio y documentación.
Envíame un mensaje antes de ordenar para discutir la estructura de tus datos. ¡Construyamos tu asistente de IA!
Conoce a AYESHA SHAHID
AYESHA SHAHID
ML Researcher, Healthcare AI, RAG and LLM Apps, Springer Published
- DePakistán
- Miembro desdemay 2026
- Responde aprox. en:1 hora
Idiomas
Urdu, Inglés
Published ML researcher (Springer Nature, 2026) specializing in healthcare AI, RAG applications, and production ML systems.
I've trained 15+ model architectures, including BiLSTM, CNN, XGBoost, and LLMs across medical and NLP domains. I build RAG apps with LangChain and FAISS, ML pipelines with FastAPI and Docker, and deep learning models for classification and prediction.
Every delivery is clean, documented, and production-ready, not just a notebook.
Traducción automática
FAQ
Traducción automática
¿Qué frameworks y bases de datos vectoriales específicas utilizas para construir el sistema RAG?
Principalmente construyo pipelines nativos en Python usando LangChain para orquestación, FAISS o ChromaDB para almacenamiento vectorial de alto rendimiento, y HuggingFace para embeddings de texto personalizados. Para la interfaz de usuario, uso Streamlit (paquete básico) o desarrollo APIs robustas con FastAPI (estándar/premium).
¿Cómo sé que el pipeline RAG será preciso y manejará datos complejos?
Soy un investigador de Machine Learning publicado (Springer Nature, 2026). A diferencia de soluciones genéricas, manejo la optimización de fragmentos de datos, ajuste de solapamientos y ingeniería de prompts personalizada de forma nativa. Esto garantiza que tu sistema mitigue alucinaciones y devuelva referencias precisas y citadas desde la fuente de datos.
¿Qué tipos de documentos puede analizar y leer el chatbot?
De serie, el sistema soporta PDFs estructurados y no estructurados, archivos TXT y bases de conocimientos en markdown. Si tus documentos contienen informes corporativos con muchas columnas o tablas específicas, por favor envíame un mensaje primero para discutir los requisitos del script de preprocesamiento.
¿Quién cubre los costos de la API LLM y mis datos están seguros?
El comprador proporciona las claves API (como OpenAI, Anthropic o Groq) que se inyectan de forma segura usando variables de entorno (.env). Los datos de tus documentos permanecen completamente privados dentro de tu índice vectorial local o entorno de despliegue en la nube que prefieras.
