Construiré pipelines de datos rag, tokenización de texto y configuraciones de bases de datos vectoriales

¿Tus modelos de IA están teniendo alucinaciones? Construyo pipelines RAG de nivel de producción, tokenización de texto e infraestructura de bases de datos vectoriales para alimentar tus LLMs con datos limpios y ricos en contexto.

️ TECNOLOGÍA UTILIZADA:

Bases de datos vectoriales: Pinecone, ChromaDB, Qdrant, Milvus, pgvector

Frameworks: LangChain, LlamaIndex, Python, SQL

LLMs: OpenAI GPT, Llama, Claude, HuggingFace

LO QUE OFREZCO:

Tokenización avanzada y división en fragmentos: separación inteligente de documentos con tamaños precisos y superposición semántica para optimizar las ventanas de contexto.

Pipeline de ingestión automatizada: scripts ETL de nivel de producción que extraen PDFs en bruto, JSON o APIs, generan embeddings vectoriales y los actualizan automáticamente.

Ingeniería de metadatos: etiquetado robusto de metadatos para filtrado de búsqueda híbrido rápido y preciso.

Arquitectura de bases de datos: configuración desde cero de almacenamiento en la nube seguro y almacenes vectoriales.

¿Por qué elegirme?

Construyo una infraestructura de backend de datos escalable, limpia y con manejo de errores que mantiene tus bases de datos sincronizadas.

Por favor, envíame un mensaje con los detalles de tu proyecto antes de hacer el pedido.