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Crearé una app de rag ai personalizada y un chatbot de búsqueda de documentos
Harish J
Acerca de este Servicio
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Descripción del gig
¿Quieres una IA que pueda chatear con tus PDFs, documentos o base de datos con precisión? Crearé un sistema RAG listo para producción para tu negocio...
Me especializo en arquitecturas de GenAI para producción y sistemas backend asíncronos usando Python, FastAPI, Vector DBs y LLMs (OpenAI, Groq, Llama 3).
️ Capacidades principales:
- Pipeline RAG para producción: Ingesta y análisis asíncrono de documentos (PDFs, Docs).
- Búsqueda por vector: Recuperación de alto rendimiento con Qdrant, Pinecone, ChromaDB.
- Reclasificación neural: Reclasificación con BGE Cross-Encoder para una recuperación de contexto precisa.
- Orquestación multi-LLM: OpenAI GPT-4o, Groq Llama-3 con lógica de respaldo.
- Puertas de enlace API: Endpoints FastAPI de alta concurrencia con autenticación por API Key.
- Dockerización: Contenerización limpia lista para despliegue en la nube (AWS/GCP).
Pila tecnológica:
Python | FastAPI | Qdrant | Pinecone | LlamaIndex | LangChain | OpenAI | Groq | Docker
¿Por qué elegirme?
- Código limpio y modular siguiendo principios SOLID estrictos.
- Resiliencia incorporada para límites de tasa, reintentos y fallbacks de proveedores.
- Código completamente comentado
¡Hablemos de tu proyecto! Envíame un mensaje antes de hacer tu pedido para que podamos adaptar la arquitectura a tus necesidades específicas de datos.
Conoce a Harish J
Harish J
Enterprise Rag and AI Systems Engineer
- DeIndia
- Miembro desdeabr 2026
Idiomas
Inglés
I am an AI Engineer specializing in enterprise-grade Retrieval-Augmented Generation (RAG) pipelines, LLM orchestration, and high-throughput FastAPI backends. I build low-latency systems with Qdrant vector search, LlamaParse document ingestion, and hybrid reranking mechanisms.
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FAQ
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Q1: ¿Qué requisitos previos debo proporcionar antes de comenzar?
Respuesta: Necesitarás compartir las especificaciones de tu proyecto, datos/documentos de muestra y claves API para los proveedores de LLM o Vector DB elegidos (por ejemplo, OpenAI, Groq, Pinecone). Si no tienes las claves listas, puedo guiarte en configurarlas de forma segura en un archivo .env.
Q2: ¿Mis datos y claves API permanecerán seguros durante el desarrollo?
Respuesta: Sí, absolutamente. Tus datos, lógica de negocio y credenciales permanecen 100% confidenciales. Todas las credenciales sensibles se cargan mediante variables de entorno (.env) y nunca se codifican ni comparten.
Q3: ¿Puedes manejar análisis de documentos personalizados como tablas complejas y PDFs?
Respuesta: Sí. Utilizo herramientas de análisis conscientes del diseño (como LlamaParse) y estrategias de fragmentación personalizadas para extraer y estructurar tablas, PDFs, Markdown y documentos de texto antes de indexarlos en la base de datos vectorial.
Q4: ¿La aplicación está lista para despliegue en la nube?
Respuesta: Sí. Cada entregable incluye código Python estructurado, endpoints FastAPI, una plantilla .env.example y un Dockerfile optimizado para que puedas desplegar instantáneamente en AWS, GCP, Azure o cualquier servidor local.
Q5: ¿Qué pasa si un proveedor de LLM se cae o alcanza límites de tasa?
Respuesta: Construyo resiliencia incorporada usando algoritmos de reintento y enrutamiento de respaldo con múltiples proveedores (por ejemplo, cambiar automáticamente de Groq a OpenAI si se alcanzan límites de tasa) para garantizar alta disponibilidad.
