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Construiré advanced rag, graph rag y agentic rag con citas
Junaid
Acerca de este Servicio
Traducción automática
Las herramientas genéricas de "chatear con tus PDFs" fallan con datos complejos de empresas. Necesitas un RAG que maneje relaciones, preguntas de múltiples pasos y consultas ambiguas.
Soy Junaid, un desarrollador full-stack con sede en Reino Unido. Construyo sistemas avanzados de RAG, gráficos y agentes, incluyendo una base de conocimientos multiinquilino en funcionamiento en mi portafolio.
Lo que construyo:
RAG avanzado: recuperación híbrida (semántica + palabras clave + reordenamiento), reescritura de consultas, fusión de múltiples documentos, citas de fuentes con puntuaciones de confianza.
RAG de gráficos: extracción de gráficos de conocimiento, recuperación consciente de entidades, razonamiento de múltiples pasos sobre Neo4j o gráficos en memoria.
RAG agentico: agentes LLM que deciden qué recuperar, uso de herramientas, bucles de autocorrección mediante LangGraph.
Cada pedido incluye:
- Sistema listo para producción, desplegado y en funcionamiento
- Código fuente limpio, comentado y 100% tuyo
- Diagrama de arquitectura y guía de configuración
- Garantía de corrección de errores durante 14 días después de la entrega
Tecnologías: Next.js, Node.js, FastAPI, OpenAI / Claude, LangChain, LangGraph, ChromaDB / Qdrant
Ideal para equipos empresariales, consultoras, startups de IA y cualquier persona cuyas documentos sean demasiado complejos para un RAG ingenuo.
Envíame tu caso de uso + ejemplos de documentos. Responderé con una propuesta de arquitectura en 24 horas.
Conoce a Junaid
Junaid
AI chatbots, RAG systems and MERN SaaS apps
- DeReino Unido
- Miembro desdeoct 2025
- Responde aprox. en:1 hora
Idiomas
Inglés
I help SaaS founders and ops teams ship AI features that actually work in production — not weekend prototypes.
Recent work:
• AI chatbot — cut support tickets ~40%
• Multi-tenant RAG knowledge base
• Gmail → Slack / Notion automation
• Full-stack AI SaaS MVPs
Stack: React/Next.js, Node.js, FastAPI, MongoDB, OpenAI, Claude, RAG (Chroma/Qdrant), Docker.
London. UK & US time zones. Reply under 2 hrs.
Free 15-min scoping call — message me to start.
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Mi porfolio
FAQ
Traducción automática
¿Cuál es la diferencia entre advanced RAG, graph RAG y agentic RAG?
Advanced RAG mejora la recuperación con búsqueda híbrida y reordenamiento. Los modelos Graph RAG representan las relaciones entre entidades para preguntas de múltiples pasos como 'qué ingeniero trabajó en qué proyecto'. Agentic RAG usa agentes LLM para decidir qué recuperar y razonar en pasos. Elegiré según tus datos.
¿Qué tipo necesito?
Documentos independientes y consultas directas → Advanced RAG. Datos con relaciones (organigramas, productos vinculados a proveedores) → Graph RAG. Consultas que requieren razonamiento en varias fuentes → Agentic RAG. Comparte ejemplos de consultas y te recomendaré el mejor.
¿Qué formatos de documentos admiten?
PDFs, Word, texto plano, Markdown, páginas HTML, exportaciones de Notion, exportaciones de Confluence, Google Docs (mediante exportación), y cualquier fuente con API.
¿Mis datos están seguros?
Sí. Tus datos corren en infraestructura que controlas. No se envía ningún dato de entrenamiento a OpenAI / Anthropic para entrenar modelos (solo inferencia). Puedo desplegar completamente aislado usando modelos de código abierto (Llama, Mistral) a pedido.
¿Puedes mejorar o migrar una implementación de RAG existente?
Sí, ofrezco auditorías de arquitectura y migración como complemento Premium. Envíame tu repositorio o stack y te haré una cotización.
