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Construiré un agente de AI rag personalizado usando python y fastapi
Federico D
Acerca de este Servicio
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¿Estás listo para llevar el poder de los LLMs y la AI personalizada a tu negocio?
Soy un desarrollador de software especializado en integraciones de Inteligencia Artificial, arquitecturas RAG (Retrieval-Augmented Generation) y aplicaciones web modernas. Ya sea que necesites una API backend sencilla o una aplicación de chat personalizada que consulte de forma segura tus propios documentos, puedo crear una solución robusta adaptada a tus necesidades.
Lo que ofrezco:
Sistemas RAG personalizados: chatea con tus PDFs, bases de datos o documentos de la empresa usando LLMs locales o en la nube.
Backend y APIs: endpoints rápidos, seguros y escalables construidos con Python y FastAPI, totalmente optimizados para streaming de tokens.
Soluciones full-stack: interfaces frontend fluidas y responsivas desarrolladas con React y TypeScript.
Despliegue de AI local: configuración de modelos locales con enfoque en privacidad usando Ollama y bases de datos vectoriales como Qdrant.
Mi stack tecnológico:
Python, FastAPI, React, TypeScript, JavaScript, SQL, Ollama, Qdrant, Hugging Face.
¡Envíame un mensaje antes de hacer tu pedido! Quiero entender tus requisitos específicos para asegurarnos de escoger la mejor estrategia arquitectónica para tu proyecto.
Conoce a Federico D
Federico D
AI Backend Engineer RAG Vector Search
- DeItalia
- Miembro desdesep 2026
Idiomas
Italiano, Inglés, Español, Alemán
AI Automation & Backend Developer specialized in production-ready RAG architectures, vector search pipelines (Qdrant, pgvector), and high-performance FastAPI backends.
Backed by 4+ years of solid ICT infrastructure and system administration experience, I bridge the gap between heavy AI engineering and reliable, enterprise-grade software execution. My focus is on zero-cloud dependency, low-latency retrieval, and privacy-first local LLM integrations.
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FAQ
Traducción automática
¿Por qué debería elegir una arquitectura de AI personalizada en lugar de plataformas comerciales genéricas?
una construcción personalizada te da propiedad y control total. En lugar de forzar tus datos en un marco rígido, diseñamos una pipeline de Retrieval-Augmented Generation (RAG) a medida que se adapta exactamente a tu lógica de negocio y evita el bloqueo con proveedores.
¿Cómo lee y busca el sistema entre mis documentos específicos de la empresa?
Integramos bases de datos vectoriales modernas, como Qdrant, para procesar tus PDFs, bases de datos o textos de la empresa. Esto permite que el sistema encuentre instantáneamente el contexto más relevante basado en significado semántico, alimentando la información precisa a la AI.
¿Cómo evitas que la AI invente hechos (alucinaciones)?
la arquitectura usa un enfoque estricto de RAG. El modelo está limitado a responder solo usando el contexto obtenido de tus documentos verificados. Separa la lógica estricta de la generación de lenguaje para asegurar que tus datos sean 100% precisos.
¿Esto puede manejar datos altamente sensibles de la empresa?
Por supuesto. Para máxima seguridad, puedo configurar despliegues de AI locales con enfoque en privacidad usando Ollama. Esto significa que los Large Language Models (LLMs) y tus datos funcionan completamente en tu infraestructura, asegurando que nada se envíe a APIs de terceros.
¿Qué tecnologías usas para la aplicación?
El backend está impulsado por Python y FastAPI, lo que garantiza endpoints rápidos, escalables y optimizados para streaming de tokens de AI. Si necesitas una solución full-stack, el frontend está construido con React y TypeScript responsivos.
¿Cómo iniciamos un nuevo proyecto?
Por favor, envíame un mensaje directo antes de hacer tu pedido. Discutiremos tus requisitos específicos, tipos de datos y casos de uso para asegurarnos de escoger el enfoque arquitectónico más efectivo para tus necesidades.
