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Construiré una plataforma de búsqueda de conocimiento RAG empresarial con recuperación híbrida
Wanraj
Acerca de este Servicio
Traducción automática
¿Necesitas que tu equipo encuentre respuestas en miles de documentos internos y confíe en ellas? Construyo plataformas de búsqueda RAG (generación aumentada por recuperación) para empresas que responden solo desde tus fuentes, citan cada afirmación y dicen "no está en las fuentes" en lugar de adivinar.
Lo que obtienes:
- Recuperación híbrida: búsqueda por palabra clave (BM25), identificación exacta y búsqueda vectorial, fusionadas con Reciprocal Rank Fusion
- Reclasificación con cross-encoder para resultados más precisos
- Respuestas fundamentadas con citas a nivel de fragmento
- Aislamiento multi-inquilino y control de acceso a nivel de documento aplicado en cada consulta
- Ingesta para PDF, DOCX, HTML, escaneos y tablas, con fragmentación, deduplicación y control de versiones
- Un sistema de evaluación con un conjunto de preguntas de referencia, para medir la calidad en lugar de adivinar
- FastAPI, React/TypeScript, OpenSearch, PostgreSQL, Docker
Totalmente autoalojable: ejecútalo como SaaS o dentro de tu propia VPC.
Por favor, envíame un mensaje antes de ordenar con los tipos de documentos, volumen y LLM preferido (OpenAI, Claude, AWS Bedrock o de código abierto) para confirmar el alcance.
Conoce a Wanraj
Wanraj
RAG and AI Agent, LangChain, AWS Production grade System
- DeIndia
- Miembro desdesep 2025
- Responde aprox. en:1 hora
Idiomas
Inglés, Maratí, Hindi
With 10+ years in IT and 5+ years focused on AI-driven applications and AWS cloud engineering, I build production-grade RAG systems, LLM-powered agents, AI automation workflows, and serverless AWS architectures that handle real users and real workloads—not just demos or proof-of-concepts.
I spent 3 years as an AWS engineer inside AWS itself before going independent—now I build AI and cloud systems that startups and enterprises actually put into production.
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FAQ
Traducción automática
¿Con qué LLMs y bases de datos vectoriales trabajas?
Modelos de OpenAI, Anthropic Claude, AWS Bedrock y de código abierto. Para búsqueda uso OpenSearch, PostgreSQL + pgvector o tu pila existente.
¿Puede ejecutarse en nuestra propia nube o en nuestras instalaciones?
Sí. Cada componente es autoalojable y se entrega con Docker, por lo que puede ejecutarse en tu cuenta de AWS, Azure o GCP, o en tus propios servidores.
