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Construiré pipelines RAG e integraré LLMs en tu sistema
Asad A
Acerca de este Servicio
Traducción automática
Construimos pipelines RAG de nivel producción que conectan tus datos privados con grandes modelos de lenguaje, transformando documentos, bases de conocimientos y datos internos en sistemas inteligentes y buscables.
Esto no es un envoltorio de ChatGPT. Cada pipeline está diseñado desde cero con segmentación adecuada, estrategias de embedding, lógica de recuperación y orquestación de LLMs pensadas para precisión y escalabilidad.
Resultados de proyectos recientes:
- Ignite Ventures usa una capa impulsada por RAG que aprende de cada decisión de inversión en 326 startups financiadas, mejorando continuamente la precisión de la evaluación.
- MOHR Partners reemplazó la extracción manual de documentos por un pipeline automatizado que entrega datos limpios y estructurados en toda su cartera bajo demanda.
Lo que obtienes:
- Arquitectura de pipeline RAG usando LangChain, LlamaIndex, Pinecone y Weaviate
- Búsqueda inteligente de documentos y bases de conocimientos AI
- Aplicaciones sensibles al contexto conectadas a tus datos privados
- Fine-tuning de LLM en datos específicos del dominio para mayor precisión
- Integración completa con API en tu stack existente
Creado para equipos que necesitan sistemas de IA diseñados para durar, no demos que se rompen en producción.
Envíame un mensaje con tu caso de uso. Respondo en unas horas.
Conoce a Asad A
Asad A
AI Systems Engineer, Automation and RAG Pipelines
- DeReino Unido
- Miembro desdemar 2026
- Responde aprox. en:6 horas
Idiomas
Inglés
I design and build production-grade AI systems that replace manual operations with scalable, intelligent infrastructure.
My work includes AI automation workflows, RAG pipelines connecting private data to LLMs, AI agents for multi-step task execution, and full API orchestration across CRMs, ERPs, and third-party platforms.
Recent results: helped deploy $17M across 326 startups through an automated deal flow system, scaled a flight platform to $2M/day in bookings, and collapsed a weeks-long onboarding process into days unlocking a $30M investment offer.
Traducción automática
FAQ
Traducción automática
¿Qué es un pipeline RAG y cómo ayuda a mi negocio?
RAG conecta tus documentos de datos privados, bases de conocimientos y registros internos con un LLM como GPT o Claude. En lugar de respuestas genéricas de IA, obtienes respuestas precisas basadas en tus propios datos. Ideal para búsqueda de documentos y sistemas de conocimiento interno.
¿Con qué LLMs y bases de datos vectoriales trabajas?
OpenAI GPT-4, Anthropic Claude, LLaMA y Mistral. Para almacenamiento vectorial uso Pinecone y Weaviate. Los pipelines están construidos con LangChain, LlamaIndex y LangGraph. Recomiendo la mejor pila según el volumen de datos y las necesidades de precisión.
¿Puedes construir un sistema RAG usando mis documentos privados?
Sí, esa es mi especialidad. Construyo pipelines que ingieren PDFs, documentos, hojas de cálculo y bases de datos, luego los segmentan, embeben e indexan para recuperación inteligente. Tus datos permanecen privados y nunca se usan para entrenar modelos externos.
¿En qué se diferencia esto de usar solo ChatGPT?
ChatGPT no tiene acceso a tus datos y ofrece respuestas genéricas. Un pipeline RAG conecta un LLM con tus documentos y base de conocimientos reales, por lo que cada respuesta es precisa y específica para tu negocio, no superficial.
¿Ofrecen apoyo después del parto?
El paquete premium incluye 30 días de soporte después de la entrega. Cada proyecto viene con documentación completa y una guía de transferencia para que tu equipo pueda mantener el sistema de forma independiente. Soporte extendido disponible bajo solicitud.
