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Construiré una aplicación RAG personalizada con python, qdrant y llms
Rahman
Acerca de este Servicio
Traducción automática
¿Necesitas una aplicación RAG que pueda responder preguntas a partir de tus propios documentos?
Construiré una aplicación de generación aumentada por recuperación (RAG) en Python que recupera información relevante de tus documentos y utiliza un LLM para generar respuestas fundamentadas.
Lo que puedo construir:
- Carga de documentos y segmentación de texto
- Generación de embeddings con Sentence Transformers
- Búsqueda vectorial con Qdrant
- Reordenamiento de resultados recuperados
- Generación de respuestas basada en LLM
- Verificación de fundamentación contra evidencia recuperada
- Integración con FastAPI cuando sea necesario
- Código Python limpio y fácil de mantener
- Código fuente incluido con tu pedido
Puedo trabajar con tu aplicación existente o construir el componente RAG como un servicio independiente.
Las funciones exactas dependen del paquete que elijas. Si tus requisitos son más complejos que los paquetes listados, envíame un mensaje antes de ordenar para definir claramente el alcance.
Mi enfoque está en construir sistemas RAG que sean estructurados, fáciles de probar y diseñados en torno a una recuperación confiable, en lugar de simplemente conectar un LLM a un prompt.
Conoce a Rahman
Rahman
AI ML GenAI Engineer RAG Agentic AI
- DeNepal
- Miembro desdeago 2026
- Responde aprox. en:1 hora
Idiomas
Nepalí, Inglés
I’m an AI/ML and GenAI engineer focused on building reliable, production-oriented AI systems.
I build RAG applications, agentic AI workflows, LLM-powered services, and Python APIs using technologies such as LangGraph, FastAPI, vector databases, embeddings, reranking, and grounding verification.
My focus goes beyond making an LLM generate an answer. I care about retrieval quality, evidence grounding, structured workflows, validation, testing, and production reliability.
I can help turn an AI idea into a structured, testable system designed to work beyond a simple prototype.
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Mi porfolio
FAQ
Traducción automática
¿Qué necesitas de mí para construir la aplicación RAG?
Necesito tus requisitos, los documentos o datos con los que quieres que el sistema trabaje, y detalles sobre tu aplicación existente si necesitas integración.
¿Puedes construir una aplicación RAG desde cero?
Sí. Puedo construir el componente RAG como una aplicación independiente o integrarlo en una aplicación Python existente, dependiendo del paquete seleccionado.
¿Puede el sistema RAG usar mis propios documentos?
Sí. El sistema puede diseñarse para recuperar información de tus documentos proporcionados y usar la evidencia recuperada para generar respuestas.
¿Qué tecnologías utilizas?
Principalmente trabajo con Python, Sentence Transformers, Qdrant, LangChain, FastAPI y LLMs. Las tecnologías exactas dependen de los requisitos del proyecto y del paquete seleccionado.
¿Puedes integrar RAG en mi aplicación existente?
Sí. La funcionalidad RAG puede integrarse en una aplicación existente cuando las interfaces y la estructura del proyecto estén disponibles.
¿Proporcionas el código fuente?
Sí. El código fuente está incluido según el paquete que elijas.
¿Ajustas finamente los LLMs?
El ajuste fino no está incluido en este gig. Este servicio se centra en la arquitectura RAG, recuperación, reordenamiento, fundamentación e integración de LLM.
¿Puedes construir un sistema RAG más complejo que los paquetes describen?
Sí. Si tienes requisitos que involucren recuperación adicional, API, evaluación o fundamentación, contáctame antes de ordenar para definir el alcance y el precio.
