Arreglaré depurar y optimizar tu app de langchain rag o llm

¿Construiste una app de IA que funcionaba en tu máquina pero se rompe en cuanto la usan usuarios reales? No estás solo. La mayoría de las apps de RAG y LLM fallan en lo mismo: mala recuperación, respuestas alucinadas, respuestas lentas, despliegues rotos o búsqueda vectorial que devuelve basura.

Yo soluciono exactamente eso. Construyo sistemas de RAG multi-agente en producción, incluyendo FinTex, un sistema de investigación financiera con cuatro agentes y respuestas citadas con fuente, así que sé exactamente dónde fallan estos pipelines.

Lo que voy a manejar:

Problemas de recuperación y fragmentación que devuelven contexto incorrecto

Alucinaciones y problemas con prompts

Llamadas a API lentas o costosas

Configuración y ajuste de vector DB (Qdrant, FAISS)

Errores en despliegue y FastAPI

Obtienes una app funcional, diagnosticada, además de una nota breve sobre qué estaba mal y cómo lo arreglé.

Envíame un mensaje con tu problema antes de ordenar y te diré honestamente si puedo arreglarlo y cuánto tiempo tomará.