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Construiré pipelines RAG personalizadas y centros de datos vectoriales Pinecone
Faraz Ahmed
Acerca de este Servicio
Traducción automática
¿Estás cansado de que tu chatbot de IA tenga alucinaciones o no entienda tus datos internos de la empresa? Los LLMs estándar no conocen tu negocio hasta que los conectas a una base de conocimientos vectorial personalizada.
Como Ingeniero de IA Full Stack, diseño pipelines de Retrieval-Augmented Generation (RAG) seguros y de alto rendimiento que convierten tus PDFs privados, CSVs, páginas de Notion y bases de datos en inteligencia estructurada y buscable.
Lo que hago:
- Pipelines RAG de producción: estrategia de fragmentación personalizada y búsqueda híbrida (semántica + por palabra clave) para respuestas del modelo ultra precisas.
- Integración con bases de datos vectoriales: configuración de nivel de producción usando Pinecone, ChromaDB o Qdrant.
- Ingesta de datos y conectores: pipeline seguro de datos empresariales usando LangChain y LlamaIndex.
- Paneles front-end: (Premium) paneles elegantes en Next.js o React para gestión y monitoreo completo de documentos.
¿Por qué elegirme?
Construyo arquitecturas en Python listas para producción, pensando en la privacidad de los datos. Sin soluciones genéricas, solo centros de conocimiento internos seguros y escalables.
Trae precisión a los datos de tu IA empresarial. Contáctame para revisar tu plan personalizado antes de hacer un pedido.
Conoce a Faraz Ahmed
Faraz Ahmed
Full Stack AI Engineer, React, NestJS, Python Agents
- DePakistán
- Miembro desdejun 2020
- Responde aprox. en:1 hora
Idiomas
Urdu, Inglés
I am an AI Integration Specialist focused on helping businesses automate their workflows using RAG and LLMs. With a background in modern web stacks (MERN) and a passion for AI Agents, I bridge the gap between complex AI technology and practical business solutions
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FAQ
Traducción automática
¿Cómo manejas la privacidad y seguridad de los datos en el pipeline RAG?
La seguridad de los datos es la máxima prioridad. Configuro el pipeline para mantener tus datos encriptados, usando conexiones API seguras y almacenamiento vectorial local/en la nube (como índices privados de Pinecone). Tus archivos privados nunca se usan para entrenar modelos LLM públicos.
¿Qué bases de datos vectoriales recomiendas para datos empresariales?
Principalmente trabajo con Pinecone para escalado en la nube gestionado, ChromaDB para implementaciones ligeras o locales, y Qdrant para búsquedas vectoriales avanzadas. La elección depende completamente de tu infraestructura de datos actual y presupuesto.
