Crearé un chatbot RAG privado y auto alojado sobre tus propios documentos

La mayoría de las herramientas RAG envían tus documentos a una API externa. Si tus datos no pueden salir de tu red, esas opciones quedan descartadas.

Construyo sistemas de recuperación que funcionan completamente en tu infraestructura. Modelo local vía Ollama o vLLM, tu base de datos vectorial, sin llamadas externas.

Tengo una maestría en Ciencia de Datos por NUST MISIS. Recientemente, implementé una pipeline de NLP en producción dentro de un banco: un LLM local combinado con un motor de reglas, con un 96-99% de acuerdo con datos etiquetados manualmente, y cada salida puede rastrearse hasta una regla legible.

Lo que obtienes:

Ingesta y fragmentación de documentos ajustada a tus tipos de archivos.

Servicio de modelo local, para que no salgan datos de tu red.

Configuración de base de datos vectorial con atribución de fuente hasta el número de página.

Puntos finales en FastAPI, en Docker, documentados para tus ingenieros.

Documentación de entrega y una llamada de revisión.

En la versión Premium también entrego un sistema de evaluación: recall@k, MRR y groundedness medidos con tus propios datos, para que puedas demostrar que el sistema funciona y volver a ejecutarlo después de que me vaya.

Escríbeme con cómo son tus documentos y qué necesitan preguntarles, y te diré exactamente cómo lo construiría.