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Haré una base de datos vectorial personalizada y un motor RAG local
Maxim
Acerca de este Servicio
Traducción automática
¿Estás pagando tarifas mensuales altas por bases de datos vectoriales en la nube como Pinecone y afectando la privacidad de tus datos?
Diseño motores de búsqueda vectoriales personalizados y ultra rápidos y tuberías RAG totalmente aisladas para entornos on-premise.
Lo que entrego:
Motores vectoriales integrados: núcleo C99 de alto rendimiento integrado con SQLite en modo WAL.
Latencia de menos de un milisegundo: búsqueda de similitud optimizada con tiempos de consulta por debajo de 1 ms sin sobrecarga de clúster pesado.
100% Soberanía de datos: cero filtración hacia la nube. Embeddings, documentos y pesos se mantienen exclusivamente en tu hardware local.
Recuperación híbrida: similitud vectorial combinada con búsqueda de texto completo BM25/FTS5 para alto recall y precisión.
Integración sin fricciones: APIs limpias en Python y microservicios listos para producción.
Pila tecnológica:
C99, SQLite (modo WAL, extensiones vectoriales personalizadas), Python, LLMs locales (Llama, DeepSeek), Linux.
Ya sea que necesites una auditoría PoC, integración de motor personalizada o un RAG aislado de extremo a extremo, construyo sistemas diseñados para la velocidad y la seguridad de los datos.
Por favor, contáctame antes de hacer el pedido para discutir el alcance técnico y los requisitos de hardware.
Conoce a Maxim
Maxim
AI Systems Architect and High Performance SQLite Optimizer
- DeUcrania
- Miembro desdefeb 2026
Idiomas
Ruso, Inglés
Systems Architect and AI Engineer specializing in low-latency, air-gapped data pipelines and custom vector search engines.
I help companies eliminate high cloud costs (Pinecone, Qdrant Cloud) and meet strict GDPR/HIPAA standards with high-performance embedded infrastructure.
What I deliver:
- In-process vector engines with SQLite WAL mode
- Sub-millisecond query paths (0.42 ms p50)
- Air-gapped, privacy-first local RAG systems
- Autonomous AI agent architectures with persistent memory
Fast delivery, clean code, zero cloud lock-in. Let us optimize your AI!
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FAQ
Traducción automática
¿Por qué usar SQLite + C en lugar de bases de datos vectoriales en la nube?
Elimina costos recurrentes de SaaS, garantiza 100% soberanía de datos sin filtraciones externas y ofrece latencia de consulta por debajo de un milisegundo directamente en el hardware local, sin sobrecarga de clúster distribuido.
¿Este sistema puede operar completamente sin conexión?
Sí. Toda la arquitectura funciona en entornos 100% aislados y soberanos usando embeddings locales y LLMs locales (como Llama o DeepSeek) sin conexión a Internet.
¿Qué necesitas de mí para empezar?
Tu caso de uso, dimensiones vectoriales, volumen de datos, especificaciones de hardware y metas de latencia. Un conjunto de datos de referencia o esquemas de muestra también ayudan.
¿Qué latencia y rendimiento puedes esperar?
Con rutinas C99 optimizadas y SQLite WAL, las latencias típicas de búsqueda de similitud se mantienen por debajo de 1 ms por consulta en hardware CPU estándar sin aceleración GPU.
¿Firmas un NDA y quién posee la propiedad intelectual?
Sí, firmo NDAs mutuos antes de revisar código sensible o datos. El 100% del código fuente desarrollado y la IP pertenecen completamente a ti al entregar.
