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Construiré una pipeline RAG con langchain y pinecone
Ikram
Acerca de este Servicio
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Deja de alimentar a tu IA con respuestas genéricas. Si tu chatbot no puede responder preguntas de tus propios documentos, base de conocimientos o datos internos, no está sirviendo a tu negocio, solo está adivinando. Construyo pipelines de Retrieval-Augmented Generation (RAG) de nivel producción que convierten tus documentos en un sistema de IA inteligente y consciente del contexto.
He diseñado y desplegado sistemas RAG reales a gran escala, incluyendo un asistente de IA de nivel universitario que maneja cientos de consultas de estudiantes con tiempos de respuesta inferiores a un segundo. Mis pipelines usan LangChain para orquestación, Pinecone para almacenamiento vectorial y Groq o OpenAI para inferencia de LLM con caché LRU y recuperación asíncrona de datos para minimizar la latencia.
Ya sea que necesites consultar PDFs, extraer contenido de tu sitio web, conectar a una base de datos SQL o ingerir cientos de documentos en una base de conocimientos searchable, diseñaré toda la pipeline desde la ingesta de datos hasta el endpoint API desplegado. Esto no es un proyecto tutorial, es la misma arquitectura que construyo para clientes de producción.
Lo que obtienes: una pipeline RAG completamente funcional que recupera el contexto relevante de tus datos antes de generar una respuesta. Esto significa que no habrá más alucinaciones, ni respuestas genéricas.
Conoce a Ikram
Ikram
AI Engineer
- DePakistán
- Miembro desdejul 2026
- Responde aprox. en:1 hora
Idiomas
Inglés
AI Engineer & Full-Stack Developer with hands-on experience building real-world systems: RAG pipelines, agentic AI chatbots, computer vision (YOLO/CNN), and workflow automation using Playwright and LLMs. Full-stack skills across Python, Laravel, React, and Node.js let me handle both the AI layer and the product around it.
I've delivered university AI assistants, trading automation platforms, quiz-solving automation bots, and enterprise CMS systems. I care about clean, working code and hitting deadlines.
Tell me what you need built I'll tell you honestly if it's a fit and how I'd approach it
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FAQ
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¿Qué fuentes de datos puedes conectar a mi pipeline RAG?
Puedo ingerir PDFs, documentos Word, archivos de texto plano, URLs de sitios web (extraídos), páginas de Notion, bases de datos SQL y conjuntos de datos CSV/JSON. Para los paquetes Standard y Premium, puedo combinar múltiples fuentes en una única base de conocimientos unificada.
¿Necesito mi propia clave API de OpenAI o Groq?
Sí, necesitarás tu propia clave API del proveedor de LLM (OpenAI, Groq, Anthropic o Hugging Face). Te guiaré para obtenerla si aún no la tienes. El costo de las llamadas API suele ser muy bajo para cargas de trabajo RAG.
¿Cuál es la diferencia entre Básico y Estándar?
Basic maneja una sola fuente de datos con segmentación y recuperación sencillas. Standard añade múltiples fuentes, segmentación avanzada (recursiva, semántica), caché para respuestas más rápidas, recuperación asíncrona y un frontend de chat.
¿Esto puede integrarse con mi sitio web o aplicación existente?
Sí. Standard incluye un widget de chat simple, y Premium integra completamente en tu app mediante API. Trabajo con React, Next.js y frontends en JavaScript puro.
¿Qué opciones de hosting/despliegue hay disponibles?
Puedo desplegar tu pipeline RAG en Render, Railway, AWS o en tu propio VPS. Para Basic, proporciono el código con instrucciones de configuración. Para Standard y Premium, me encargo del despliegue.
¿Qué tan precisas serán las respuestas?
RAG reduce significativamente las alucinaciones en comparación con llamadas directas a LLM porque cada respuesta se basa en tus documentos recuperados. El paquete Premium añade re-rankeo para mejorar aún más la relevancia. Sin embargo, la precisión también depende de la calidad y estructura de tus documentos fuente.
