Construiré un sistema RAG seguro con base de datos vectorial y citas de fuentes

Deja de distribuir chatbots que generan respuestas inventadas. Un sistema RAG fundamenta las respuestas de tu IA en tus documentos, bases de datos o base de conocimientos reales, y cada respuesta incluye una cita de la fuente. Este servicio entrega una pipeline de RAG en producción con base de datos vectorial, optimización de recuperación y salidas fundamentadas en las fuentes que puedes desplegar y monitorear.

Lo que incluye: ingestión de documentos (PDF, DOCX, web, Markdown), segmentación ajustada a tu contenido, selección del modelo de embedding, configuración de base de datos vectorial (Pinecone, ChromaDB o pgvector), recuperación híbrida, citas de fuentes y evaluaciones básicas de calidad de recuperación.

Prueba de portafolio: construí un agente de IA RAG seguro usando LangChain, FAISS y ChromaDB con una pipeline segura de embedding de documentos y respuestas fundamentadas en las fuentes, desplegado con FastAPI y Docker. Código completo en mi GitHub (MuhammadBilal0021/rag-document-assistant).

No incluido: entrenamiento de modelos de embedding personalizados, interfaz de chat completa (consulta mi gig de AI Web App), migración de data warehouses existentes.

Para comenzar: envíame un mensaje.

1. qué documentos/datos debe fundamentar el RAG,

2. qué preguntas harán los usuarios,

3. tu volumen de consultas esperado.