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Construiré una pipeline de RAG de producción con langchain y base de datos vectorial


Acerca de este Servicio
Traducción automática
¿Quieres construir un sistema RAG (Retrieval-Augmented Generation) sobre tus documentos, base de conocimientos o sitio web? Estás en el lugar correcto.
Soy un ingeniero de IA con 2 artículos de investigación publicados (IJCNIS, IRJET) y experiencia en producción implementando sistemas LLM en Sambhav AI, donde logré mejoras del 50% en rendimiento. Construyo pipelines RAG que realmente funcionan en producción, no demos frágiles en notebooks.
Lo que obtienes:
Ingesta limpia de documentos (PDF, DOCX, web, APIs) Embeddings vectoriales con modelos de OpenAI o HuggingFace ChromaDB o Pinecone como tu almacén vectorial Orquestación con LangChain con memoria y re-ranking Integración con GPT-4o, Claude o Gemini Código Python limpio y documentado que posees
Por qué yo:
Publicado en IJCNIS (Deep Learning for Skin Cancer) y IRJET (Job Search ML) Pipelines de Whisper + OCR en producción en Sambhav AI 50% más rápido Creé DevBridge (generador de documentación de IA, ahorrando un 65% de tiempo) GitHub: github.com/harshaldonarkar Portfolio: harshaldonarkar.github.io
Por favor, envíame un mensaje antes de ordenar para confirmar la viabilidad y recomendar el paquete adecuado para tu volumen de datos y caso de uso.
Conoce a Harshal D
AI Engineer: RAG Pipelines and LLM Integration Expert
- DeIndia
- Miembro desdeabr 2022
Idiomas
Hindi, Maratí, Inglés
Traducción automática
Mi porfolio
FAQ
Traducción automática
¿Necesito mis propias claves API?
Claves API de OpenAI o Anthropic. Te guiaré en la configuración si es necesario.
¿Qué formatos de datos admiten?
PDF, DOCX, TXT, CSV, páginas web, APIs, bases de datos SQL.
¿Puedes implementarlo en mi servidor?
Sí — el paquete Premium incluye despliegue en Docker con documentación completa.
¿Obtendré el código fuente?
Siempre. Código Python limpio y comentado con un README.
¿Qué pasa si mis documentos están en hindi u otros idiomas?
Sí — construyo RAG multilingüe usando modelos de embeddings multilingües.

