Arreglaré, depuraré y optimizaré tu pipeline de rag o chatbot de IA

Tu pipeline de RAG o chatbot de LLM funciona en la demo pero falla con usuarios reales. Se recuperan fragmentos incorrectos, respuestas alucinadas, respuestas lentas, costos crecientes de API. Yo soluciono eso.

Soy un ingeniero de IA que mantiene un sistema de RAG en producción con miles de documentos, en vivo en Google Cloud y atendiendo a usuarios reales a diario. He enfrentado todos los modos de fallo que cubre este trabajo.

Lo que arreglo:

• Recuperación deficiente: estrategia de fragmentación, embeddings, búsqueda híbrida, reordenamiento
• Alucinaciones: grounding, citas, estructura del prompt
• Latencia y costo: caching, elección del modelo, agrupamiento
• Ingesta rota: PDFs, datos raspados, documentos desordenados
• Falta de visibilidad: configuración de evaluación para que la calidad sea medible

Pilas: LangChain, LlamaIndex, pipelines personalizados, OpenAI, Gemini, Claude, Pinecone, Qdrant, pgvector, Vertex AI Vector Search, FastAPI, GCP, AWS.

Cómo funciona: compartes tu repositorio o describes tu configuración, la audito y recibes un diagnóstico escrito con las correcciones priorizadas. En Standard y Premium implemento las correcciones y demuestro la mejora con pruebas antes y después.

Posees todo el código. NDA a solicitud. Envíame un mensaje antes de ordenar para confirmar el alcance.