Construiré un sistema RAG impulsado por IA con búsqueda semántica

¿Quieres que tu app entienda y recupere información de manera inteligente en lugar de depender de una búsqueda básica por palabras clave? Construyo sistemas de Retrieval-Augmented Generation (RAG) que combinan modelos GPT con búsqueda vectorial, la misma estrategia que usé para crear una plataforma de emparejamiento de habilidades impulsada por IA, donde los perfiles de usuario y los requisitos del proyecto se emparejan semánticamente usando embeddings y similitud coseno.

Lo que ofrezco:

• Documento de diseño del pipeline RAG/ingesta de datos, segmentación, generación de embeddings y recuperación
• Integración con base de datos vectorial (PGVector) para una búsqueda semántica rápida y precisa
• Extracción y comprensión impulsadas por GPT, transformando texto no estructurado en salidas estructuradas y útiles (esto ya lo he implementado para procesamiento de documentos en el mundo real)
• APIs REST para que tu sistema RAG se integre fácilmente en tu app existente
• Razones claras detrás de las elecciones de modelos/embeddings para que el sistema sea rentable y preciso, no solo "conectado de cualquier manera"

Ya sea que necesites un sistema de preguntas y respuestas para documentos, un motor de recomendaciones o búsqueda semántica sobre tus propios datos, definiré claramente el alcance del pipeline antes de comenzar.

Envíame un mensaje con tu caso de uso y confirmaré el mejor enfoque.