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Crearé profesionalmente una base de conocimientos RAG a partir de tus documentos
Ingeniero de aprendizaje automático
Soy un Ingeniero de IA/ML especializado en construir sistemas de IA prácticos, con un enfoque fuerte en RAG, aplicaciones LLM y bases de datos vectoriales.
Trabajo con tecnologías como Python, LangCh...
Acerca de este Servicio
¿Necesitas convertir tus documentos en una base de conocimientos confiable para una aplicación de IA o RAG?
Transformaré tus documentos en una base de conocimientos lista para RAG extrayendo, limpiando, segmentando, generando embeddings y almacenando tus datos en una base de datos vectorial.
Como un Ingeniero de IA/ML especializado en Generative AI, Retrieval-Augmented Generation (RAG), aplicaciones LLM, embeddings y bases de datos vectoriales, me enfoco en crear datos estructurados y fáciles de recuperar que puedan integrarse en tu sistema de IA.
Lo que puedo hacer por ti:
Extraer y limpiar texto de PDF, DOCX, TXT
Eliminar contenido innecesario o repetitivo
Dividir documentos en trozos de texto optimizados
Configurar tamaño de los trozos y superposición
Generar embeddings vectoriales
Agregar metadatos útiles como fuente, ID del documento y ID del trozo
Almacenar embeddings en ChromaDB, Qdrant u otras bases de datos vectoriales soportadas
Crear una base de conocimientos RAG estructurada y lista para recuperación
Organizar datos para LangChain y pipelines LLM
Realizar pruebas básicas de recuperación para verificar que tu base de conocimientos funcione correctamente
Ideal para:
Chatbots de IA
Aplicaciones RAG
Sistemas de preguntas y respuestas con documentos
Bases de conocimientos para soporte al cliente
Investigación
FAQ
Traducción automática
¿Qué tipos de documentos puedes procesar?
Puedo trabajar con PDF, DOCX, TXT, CSV, JSON, Markdown y otros formatos basados en texto.
¿Qué recibiré después de que termine el trabajo?
Dependiendo de tu paquete, puedes recibir un conjunto de datos listo para RAG, embeddings generados, metadatos y una base de datos vectorial configurada como ChromaDB o FAISS, lista para integrarse en tu aplicación RAG o LLM.
¿Qué bases de datos vectoriales soportas?
Puedo trabajar con bases de datos vectoriales y almacenes de vectores populares como ChromaDB, FAISS, Qdrant y Pinecone. La elección puede basarse en los requisitos de tu proyecto.
