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Construiré una AI local segura para chatear con tus PDFs
Jonathan Moritz
Acerca de este Servicio
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Deja de filtrar datos sensibles a la nube. Chatea con tus documentos 100% local y de forma segura.
¿Estás cansado de subir documentos confidenciales de negocios, contratos o artículos de investigación a APIs de nube genéricas? Creo pipelines personalizados de Retrieval-Augmented Generation (RAG) que funcionan completamente en tu hardware local o servidores privados. Como ingeniero de datos en Alemania, me especializo en construir arquitecturas de AI altamente seguras y compatibles con GDPR.
Mis entregables principales:
- AI 100% privada: Implementación de LLMs de código abierto (como Llama 3.1) vía Ollama. No se requiere conexión a internet para inferencia.
- Pipelines RAG personalizadas: Procesamiento de datos no estructurados (PDF, TXT) con modelos de embedding de última generación (como BAAI/bge-m3) en bases de datos vectoriales locales (Chroma/FAISS).
- Segmentación y análisis inteligente: ¡Evito alucinaciones de la AI! Uso técnicas avanzadas de división de documentos para garantizar respuestas precisas con referencias exactas a las fuentes.
- Edge-AI distribuido: Configuración de gateways ligeros y nodos de inferencia pesados adaptados a tu hardware.
Perfecto para equipos legales, prácticas médicas o investigadores que necesitan extracción segura de conocimientos.
¡Contáctame antes de ordenar para discutir las especificaciones de tu hardware!
Conoce a Jonathan Moritz
Jonathan Moritz
Data Engineer, Local AI Specialist and Master of Urban Development
- DeAlemania
- Miembro desdedic 2025
- Responde aprox. en:7 horas
Idiomas
Alemán, Inglés
Hi, I'm Jonathan! 👋 I build robust data pipelines and secure local AI solutions.
As a Data Engineer and AI Orchestration Expert with a strong academic background in spatial data, I help businesses extract, automate, and analyze complex information.
WHAT I DO:
🧠 Local AI & RAG: Secure, offline LLM setups for private data analysis.
🕷️ Web Scraping: High-volume, asynchronous data extraction.
⚙️ Python Automation: Custom scripts to streamline your workflows.
🌍 Geospatial Data: OpenStreetMap (OSM) extraction and spatial structuring.
Clean code. Bulletproof pipelines. Let’s build! 🤖
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Mi porfolio
FAQ
Traducción automática
¿Necesito una PC de alta gama para ejecutar esta AI local?
Sí. Para una inferencia fluida de LLMs (como Llama 3.1), se requiere una GPU con al menos 8GB de VRAM (por ejemplo, RTX 3060/4060/5060) o un Apple M-Chip (16GB+ RAM). Las ejecuciones solo con CPU son posibles pero lentas. ¡Envíame las especificaciones de tu hardware antes de ordenar!
¿Mi data es realmente 100% privada y segura?
Por supuesto. A diferencia de ChatGPT, esta pipeline RAG funciona completamente en tu máquina local. Tus PDFs y documentos internos se vectorizan y almacenan en una base de datos local (por ejemplo, ChromaDB). Ningún dato se envía a OpenAI ni a ninguna API en la nube.
¿Cómo evitas que la IA alucine?
Implemento una arquitectura RAG estricta con prompts de sistema específicos (Temperatura 0.0). La LLM solo puede usar el contexto extraído de tus PDFs. Si la respuesta no está en tus documentos, la AI indica que no sabe, evitando hechos fabricados.
¿Qué tipos de documentos puede leer la AI?
Admito PDF, TXT, CSV y Markdown. Para PDFs complejos (como manuales técnicos o estándares DIN), uso análisis avanzado con PyMuPDF para mantener el diseño. Esto asegura que el modelo de embedding reciba fragmentos de texto limpios y con contexto rico.
¿El AI soporta idiomas además del inglés?
¡Sí! Uso modelos de embedding multilingües de última generación (BAAI/bge-m3) y LLMs (Llama 3.1). Sobresalen en alemán, francés, español, etc. La AI puede leer sin problemas un documento en alemán y responder con precisión en inglés, o viceversa.
