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Construiré una pipeline RAG sobre tus documentos
Michael S.
Acerca de este Servicio
Traducción automática
Un sistema RAG que devuelve respuestas incorrectas con confianza es peor que no tener RAG en absoluto. El trabajo está en el fragmentado, la calidad de recuperación y las citas, no en llamar a una API de embeddings.
Lo que obtienes:
- Ingesta de documentos con fragmentación que respeta cómo están estructurados realmente tus documentos
- Una tienda de vectores configurada e indexada, con filtrado de metadatos
- Recuperación con reordenamiento, para que el pasaje correcto llegue al modelo
- Respuestas con citas que remiten al documento fuente
- Un pequeño conjunto de evaluación, para que puedas medir la calidad de recuperación en lugar de adivinar
Dirigí una plataforma SaaS de IA durante 1.5 años con un equipo de 9 a 11 personas usando la API de OpenAI, la API de Claude y LangChain, con 18 años en ingeniería backend detrás de la infraestructura.
Trabajo desde Ucrania en CET.
Envíame una muestra de tus documentos y las preguntas que harán tus usuarios. Te diré qué paquete se ajusta y señalaré cualquier cosa que no funcione bien antes de que hagas el pedido.
Conoce a Michael S.
Michael S.
CTO and AI Developer, 18 Years: LangChain, RAG, Voice AI, Python Backends
- DeUcrania
- Miembro desdefeb 2023
- Responde aprox. en:1 hora
Idiomas
Ruso, Ucraniano, Inglés, Alemán
I'm Michael, founder and CTO at Meduzzen, 18 years in backend and AI engineering. Most AI projects don't fail on the API call. They fail on latency, hallucination and cost once real users arrive. My team and I build the part that holds up: FastAPI backends, LangChain and RAG, Whisper and ElevenLabs voice, voice agent audits, n8n automation and full stack AI SaaS. Earlier, I worked on a 5G VoIP platform at Siemens, IoT security for WeWork, and blockchain threat detection at Cyvers. Send your repo or workflow and I will tell you honestly what it takes.
Traducción automática
Mi porfolio
FAQ
Traducción automática
1. ¿Qué formatos de documentos soportas?
PDF, Word, HTML, exportaciones de Notion y texto plano. Envíame una muestra y te confirmaré antes de que hagas el pedido.
2. ¿Qué base de datos de vectores utilizas?
Pinecone, Weaviate, pgvector o FAISS. Elijo según el proyecto, en función de tu escala, presupuesto y si quieres que sea autohospedado.
3. ¿El RAG puede correr en mi propia infraestructura?
Sí. Puedo desplegarlo en tus servidores con un modelo local si tus datos no pueden salir de tu entorno.
4. ¿Cómo aseguras que las respuestas citen la fuente correcta?
Cada respuesta lleva citas que remiten al documento fuente, y el reordenamiento coloca el pasaje correcto frente al modelo antes de que responda.
5. ¿Cuántos documentos puede manejar?
Hasta 100 en Basic, hasta 1,000 en Standard. Por encima de eso, configuro reindexación incremental en Premium, o lo definimos como un pedido personalizado.
6. ¿Proporcionas una evaluación de la calidad de recuperación?
Sí. Obtienes un pequeño conjunto de evaluación para medir si un cambio mejora o empeora la recuperación, en lugar de adivinar.
7. ¿Puedes conectarlo a mi chatbot o app existentes?
Sí. Obtienes un endpoint de consulta en Basic y un endpoint de chat en Standard, para que tu app pueda llamarlo directamente.
