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Construiré un chatbot graphrag listo para producción para tus documentos
Haris Waqar
Acerca de este Servicio
Traducción automática
Estás cansado de demos que colapsan en el momento en que conectas documentos reales. Soy un ingeniero de IA/ML que crea sistemas de Retrieval-Augmented Generation (RAG) que realmente puedes ejecutar: ingestión, embeddings, recuperación, grounding, endpoints Fast-API y un camino claro para desplegar en GCP si lo deseas.
LO QUE NECESITO DE TI ANTES DE EMPEZAR
- documentos de muestra o acceso
- tono de voz
- idiomas
- restricciones de hosting
- normas de privacidad
LO QUE OBTIENES
- Una construcción con alcance definido: [paquetes básicos/estándar/premium]
- Código que puedes inspeccionar (estructura limpia, no caja negra).
- Una entrega breve: cómo ingerir nuevos archivos, ajustar tamaño de chunks/top-k, cambiar modelos.
LO QUE NO ES
- Seguridad legal/médica o promesas de nunca hallucinar.
- Entrenamiento desde cero de mega-modelos con un presupuesto de gigabytes—sólo propondré fine-tuning o modelos más pequeños donde encaje en tu alcance.
Si pegas tu caso de uso + tipos de documentos, responderé con lo que es factible en cada paquete y plazos realistas, no una charla de ventas.
-Haris
Conoce a Haris Waqar
Haris Waqar
Ai ML Engineer
- DePakistán
- Miembro desdeoct 2025
- Responde aprox. en:1 hora
Idiomas
Urdu, Inglés
AI/ML Gen Ai Engineer
I specialize in developing, fine-tuning, and deploying AI models for real-world applications. My work focuses on generative AI (like stable diffusion for unique image/video generation), speech recognition (ASR), custom voice bot (Voice-to-Voice) integration and computer vision—bridging advanced research with practical, user-friendly solutions. I combine technical depth in deep learning, NLP, LLMs and CV. Whether you need a creative generative AI tool, a specialized ASR system, or an any AI feature, I deliver efficient, innovative, and production-ready solutions.
Traducción automática
FAQ
Traducción automática
¿Construyes con LangChain/LlamaIndex o APIs en crudo? ¿Cuál prefieres?
Prefiero integración con Fast-API usando LangChain.
¿Puedes usar Gemini / OpenAI—quién paga los tokens?
Sí, usaré Gemini, ya que los modelos de open ai no son lo suficientemente buenos.
Mis documentos son multilingües—¿eso afecta el chunking o los embeddings?
No, eso no afecta el chunking de los documentos.
¿Podemos alojar todo en GCP y mantener los datos en nuestra cuenta?
Sí, podemos alojar todo en GCP usando containerización y docker, dependiendo del paquete que elijas.
¿Qué pasa si la recuperación devuelve fragmentos incorrectos—cómo mejoramos?
Podemos resolverlo siguiendo estos pasos prácticos: registrar fallos → verificar si la verdad está en top-k → ajustar chunking + híbrido + filtros → añadir reranker → ajustar reescritura de consultas → limpiar corpus. Esa secuencia evita ajustes aleatorios y generalmente corrige la mayoría de los casos en una hora de trabajo.
¿Ofrecen ajustes post-entrega o una ventana de mantenimiento?
Sí, según el paquete seleccionado
