Construiré una pipeline híbrida RAG lista para producción y un chatbot de IA

Tu prueba de concepto de IA funciona en demos básicas, pero en producción, el sistema RAG tiene alucinaciones con documentos reales.

Soy un ingeniero de IA generativa que crea la capa de ingeniería de grado de producción que hace que los sistemas de IA funcionen de manera segura en entornos corporativos. Me especializo en conectar bases de datos vectoriales seguras con LLMs usando Python, LangChain y AWS Bedrock/Azure OpenAI.

Lo que diseño para ti:

• Pipeline híbrido RAG avanzado: Combinando embeddings densos, modelos dispersos (BM25) y re-ranking con cross-encoder para mejorar la precisión de recuperación en un 35% respecto a la búsqueda vectorial básica.
• Resumen de datos optimizado: Resumir datos empresariales de forma segura generando consultas SQL mediante LLMs, en lugar de alimentar conjuntos de datos enormes y costosos directamente en las ventanas de contexto.
• Integración empresarial: Arquitectura de pipelines ETL sin servidor (por ejemplo, AWS Step Functions, Apache Iceberg) para mover y transformar datos de forma segura sin costos persistentes de computación.
• Atribución de fuente directa: Citas obligatorias y marcos de evaluación con intervención humana para cada afirmación generada, reduciendo las alucinaciones.

Diseñemos una infraestructura optimizada con caché semántico. ¡Envíame un mensaje antes de ordenar!