Construiré una pipeline RAG personalizada y un agente de IA con fastapi y pgvector

¿Estás buscando integrar datos personalizados en Large Language Models (LLMs) con alta precisión y baja latencia?

Construyo sistemas robustos y listos para producción de Retrieval-Augmented Generation (RAG) y flujos de trabajo de AI agentic adaptados a las necesidades de tu negocio.

Lo que ofrezco:

- Arquitectura RAG personalizada: segmentación de documentos, generación de embeddings (Cohere, OpenAI, Jina) y almacenamiento de vectores.

- Bases de datos vectoriales: integración con PostgreSQL (pgvector), Pinecone o Qdrant.

- Búsqueda híbrida: búsqueda densa + dispersa para máxima precisión en recuperación.

- Integración backend: APIs REST de alto rendimiento construidas con Python y FastAPI.

- Agentes de IA autónomos: flujos de trabajo LangGraph para tareas complejas y de múltiples pasos.

- Código limpio y documentación: código completamente tipado (Pydantic), documentado y en Docker.

Pila tecnológica:

Python | FastAPI | PostgreSQL / pgvector | LangChain / LangGraph | Docker | OpenAI / Cohere

Cómo trabajamos:

1. Contáctame con tus requisitos antes de hacer un pedido.

2. Definimos el alcance del proyecto, la pila tecnológica y los entregables.

3. Construyo, pruebo y entrego el sistema con instrucciones paso a paso.

Convierte tus datos en un sistema de IA inteligente. ¡Envíame un mensaje para comenzar!