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Diagnosticaré y solucionaré recuperación RAG y extracción de PDF en Python
Mangesh W
Acerca de este Servicio
Traducción automática
¿Tu aplicación RAG encuentra documentos pero no la respuesta, pierde la estructura del PDF o da citaciones débiles?
Rastreo el camino que falla entre extracción, particionado, recuperación, ensamblaje de contexto y enlaces a las fuentes. Obtendrás un diagnóstico reproducible antes de comprometerte a una reestructuración mayor.
Mi asistente de investigación personal cubre 499 artículos y ~8 millones de tokens de corpus procesados. Sus trazas de código y recuperación guiada por gráficos se muestran en la galería; estos son ejemplos de proyecto, no garantías de mejoras para tu app.
BÁSICO 100$: revisar una tubería de Python, 2 PDFs de muestra/20 páginas en total y 5 preguntas que fallan. Resultados escritos, plan de corrección priorizado y revisión de 30 minutos. Sin cambios de código.
ESTÁNDAR: Básico más una corrección de extracción o recuperación acordada, parche de fuente y 5 pruebas de regresión.
PREMIUM: hasta 3 correcciones relacionadas en esa tubería, 10 pruebas, parches de fuente y entrega de 60 minutos.
Una revisión de aclaración para Básico/Estándar; dos para Premium. Acordamos el fallo, la configuración y las comprobaciones de aceptación primero. Reescrituras completas, nuevas apps, migración de gran corpus y OCR complejo requieren alcance personalizado. Las tarifas de API/hosting son separadas.
Envíame tu stack, 2 PDFs de muestra y las preguntas que fallan.
Conoce a Mangesh W
Mangesh W
RAG and Voice AI Developer
- DeIndia
- Miembro desdesep 2024
Idiomas
Inglés
I build AI applications that turn documents into answers with source citations, including relevant tables and diagrams. My work includes a research assistant over 499 papers, voice-enabled learning tools, and AI lecture-generation workflows. I work with Python, FastAPI, Next.js, React, PostgreSQL, LangGraph, Qdrant, and Neo4j. I can help with RAG chatbots, AI integrations, and full-stack development, with clear scope, working demos, and handover documentation.
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FAQ
Traducción automática
¿El paquete de 100$ incluye una corrección de código?
No. Básico entrega un diagnóstico reproducible y un plan de corrección priorizado para una tubería, 2 PDFs/20 páginas y 5 preguntas, además de una revisión de 30 minutos. Estándar añade una corrección acordada; Premium añade hasta tres correcciones relacionadas.
¿Puedes garantizar respuestas perfectas o una latencia específica?
No. Acordamos preguntas de fallo representativas y revisamos los resultados antes y después de una corrección dentro del alcance. Las elecciones de modelo, corpus y hosting afectan el comportamiento. El showcase de 8M tokens es evidencia de mi trabajo, no de la capacidad de tu paquete ni una garantía de precisión.
¿Qué sistemas puedes revisar?
Sistemas RAG en Python usando FastAPI, LangChain, LangGraph, LlamaIndex y bases de datos vectoriales como Qdrant. Envíame la pila relevante y notas de configuración primero para confirmar ajuste. Este servicio es para una tubería existente, no para una nueva aplicación.
¿Qué acceso y costos se requieren?
Proporciona un ejemplo reproducible mínimo, documentos de muestra y logs sanitizados. No compartas llaves secretas ni contraseñas por chat. Acordamos un método de acceso adecuado si es necesario. Las tarifas de API, modelo, base de datos y hosting son separadas.
