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Arreglaré tu chatbot RAG, OpenAI y errores de recuperación vectorial
Lukicha.
Acerca de este Servicio
Traducción automática
¿Tu chatbot RAG está alucinando, omitiendo hechos obvios o diciendo "No tengo información sobre eso" cuando las respuestas claramente están en tu documentación?
La mayoría de las fallas de RAG no son problemas del modelo, sino que son causadas por tamaños de fragmentos incorrectos, falta de superposición de tokens, desajustes en la dimensión de embeddings, umbrales de similitud bajos o prompts del sistema demasiado restrictivos.
Inspeccionaré, depuraré y arreglaré tu pipeline de recuperación en Python, LangChain, OpenAI y Vector DB (Pinecone / ChromaDB) para que tu chatbot devuelva respuestas fundamentadas y precisas.
Lo que puedo arreglar por ti: Baja precisión en recuperación (ajuste de tamaño de fragmentos, superposición y filtrado de metadatos) Chatbot que se niega a responder a pesar de que los documentos fuente están indexados Reducción de alucinaciones mediante un prompt estricto y inyección de contexto de fuente Bugs de integración en Python en la API de OpenAI, LangChain y almacenes vectoriales
Límites del alcance: Enfocado en la lógica de recuperación existente en Python y backend de IA. Excluido: desarrollo completo de interfaz frontend, despliegue en web y migraciones completas de bases de datos.
Por favor, envíame un mensaje antes de ordenar con una breve descripción de tu problema para confirmar el alcance.
Conoce a Lukicha.
Lukicha.
Python and AI Developer, RAG, LLM and API Specialist
- DeGeorgia
- Miembro desdeoct 2026
- Responde aprox. en:1 hora
Idiomas
Inglés
Hi, I'm Luka! I am a CS student and developer specializing in Python, LLM APIs, and RAG architectures.
I help businesses and developers fix broken AI workflows:
• Debug RAG retrieval (chunking, embeddings, top-k tuning)
• Fix malformed JSON outputs using Pydantic schemas
• Resolve Python API, webhook, and Vector DB errors
Clean, documented code and fast delivery guaranteed. Message me anytime!
Traducción automática
FAQ
Traducción automática
¿Qué necesito proporcionar antes de poder comenzar?
Por favor, proporciona acceso a tu script en Python, cuaderno Jupyter o repositorio en GitHub, una muestra representativa de tus documentos fuente (PDF, TXT o Markdown) y de 3 a 5 consultas específicas donde tu chatbot actualmente da respuestas incorrectas, incompletas o vacías.
¿Qué bases de datos vectoriales y frameworks soportas?
Soporto Pinecone, ChromaDB y almacenes vectoriales ligeros locales, integrados con Python usando LangChain, LlamaIndex y las APIs de OpenAI o Gemini.
¿Cómo verificas y demuestras que el problema de recuperación está solucionado?
Pruebo el pipeline actualizado directamente contra tus consultas fallidas para confirmar que se recuperan los fragmentos relevantes y que las respuestas están estrictamente fundamentadas en tu contexto. Además del código limpio, proporciono un resumen claro explicando la causa raíz y cómo se solucionó.
¿Construyes el widget de chat en frontend o gestionas el despliegue en servidor?
No. Este trabajo está estrictamente dedicado a arreglar y optimizar el pipeline de recuperación de IA en backend, lógica de embeddings, fragmentación y prompt grounding. El diseño de UI frontend, hosting de producción y migraciones de bases de datos están excluidos para garantizar una entrega rápida y un alcance ajustado.
¿Qué pasa si mis datos son confidenciales?
No necesitas compartir archivos sensibles o propietarios. Puedes proporcionar una muestra anonimizada o documentos de prueba con la misma estructura (cabeceras, tablas, párrafos) que tus datos originales.
