Arreglaré tu pipeline roto de python, langchain o rag

¿Tu bot RAG está alucinando? ¿El pipeline de LangChain lanza errores? ¿La búsqueda vectorial devuelve basura? Yo lo arreglo.

Soy ingeniero en IA/ML que construye sistemas de producción RAG y ML: orquestación de LangChain, indexación con FAISS y ChromaDB, pipelines de fragmentación y tokenización, despliegue con FastAPI y reproducibilidad rastreada con MLflow. Debuggeo pipelines de ML en Python a diario, así que tu código roto es una lectura rápida para mí.

Lo que obtienes:

• Diagnóstico del punto exacto de fallo: recuperación, fragmentación, embeddings o prompt
• Código arreglado y probado con comentarios que explican cada cambio
• Un video corto explicando cómo se hizo la reparación
• Una nota escrita sobre la causa raíz para que nunca vuelva a fallar de esa manera

Por qué yo:

• Historial en producción: benchmark de inferencia con FastAPI en 7.4ms p95, ejecuciones de MLflow vinculadas a commits de git
• Motor RAG empresarial en LangChain + FAISS/ChromaDB que fundamenta los LLMs en documentos privados
• Pipelines de ingestión asincrónicos sin dependencias de scraper de terceros

Cómo funciona:

1. Envías el log de errores o acceso al repo más una descripción de lo que debería hacer el pipeline versus lo que hace ahora
2. Yo diagnostico y confirmo el alcance en 12 horas
3. Entrega de la reparación con comentarios, documentación y walkthrough

Si no puedo arreglarlo, no pagas. Escríbeme antes de ordenar para definir el alcance.