Construiré una pipeline de langchain rag y agentes de IA


Acerca de este Servicio
Traducción automática
Los chatbots de IA genéricos pueden tener alucinaciones. Los sistemas impulsados por RAG no lo hacen porque responden con tus datos reales.
Soy un ingeniero de software principal especializado en construir sistemas de IA de nivel producción usando LangChain, LangGraph, pipelines RAG y arquitecturas multi-agente. He logrado una precisión de recuperación del 92% procesando más de 1,000 documentos diarios en entornos empresariales.
Lo que obtienes:
- Pipeline RAG con ingestión de documentos (PDF, DOCX, CSV, páginas web)
- Embedding vectorial y búsqueda semántica (Pinecone / Weaviate / pgvector)
- Cadenas, agentes y herramientas personalizadas en LangChain
- Orquestación multi-agente en LangGraph
- Integración de LLM con OpenAI GPT-4, Claude, Gemini o código abierto
- Integración con servidor MCP (Model Context Protocol)
- Control de alucinaciones y ajuste de calidad de respuestas
- Envoltorio de API REST para cualquier frontend
Proyectos reales entregados:
- Auxee con 92% de precisión en recuperación, más de 1,000 documentos/día, más de 50 clientes empresariales
- Plataforma multi-agente RAG ShopFloorGPT en Microsoft Marketplace
- Automatización de marketing con IA usando LangChain + OpenAI, aumentando conversiones en un 20%
- No construyo demos. Construyo sistemas de IA que funcionan de manera confiable en producción.
Conoce a Uzman Khan
Principal Software Engineer
- DePakistán
- Miembro desdeabr 2026
- Responde aprox. en:1 hora
Idiomas
Inglés
Traducción automática
FAQ
Traducción automática
¿Qué LLMs apoyan?
OpenAI GPT-4/4o, Anthropic Claude, Google Gemini y modelos de código abierto a través de OpenRouter o Ollama.
¿Qué base de datos vectorial recomiendas?
Pinecone para simplicidad gestionada, Weaviate para recuperación basada en esquemas, pgvector si ya usas PostgreSQL.
¿Cómo evitas las alucinaciones?
A través de un estricto anclaje en el contexto, ingeniería de prompts, puntuación de confianza y capas de validación de respuestas.
LangChain o LangGraph — ¿cuál necesito?
LangChain para pipelines de un solo agente. LangGraph para flujos de trabajo complejos con múltiples agentes y gestión de estado. Te aconsejaré según tu caso de uso.

