Construiré una tubería RAG robusta con langchain, langgraph


Acerca de este Servicio
Traducción automática
Diseño y construyo tuberías de Retrieval-Augmented Generation (RAG) robustas que entregan respuestas precisas y contextuales desde tus propias fuentes de datos.
No hay alucinaciones. No hay scripts frágiles. Solo arquitecturas de nivel producción limpias, modulares y completamente documentadas.
️ Lo que obtienes
- Arquitectura RAG de extremo a extremo: buscador, segmentador, incrustador, generador, evaluador
- Opciones de framework: LangChain, LlamaIndex, o implementación ligera personalizada
- Flexibilidad en LLM: OpenAI, Anthropic, o modelos abiertos (Llama 3, Mistral, Falcon)
- Integración con base de datos vectorial: FAISS, Chroma, Pinecone, o Qdrant
- Prompting optimizado: consultas contextuales, construidas dinámicamente
- Listo para despliegue: Streamlit, FastAPI, o Hugging Face Spaces
- Código claro + documentación: configuración de calidad de producción, modular, reproducible
Por qué trabajar conmigo
- Enfoque centrado en ingeniería, diseñado para rendimiento, no solo para demos
- Profundo conocimiento en incrustaciones, recuperación y optimización de contexto
- Pruebas de extremo a extremo para precisión en recuperación y latencia
Pila tecnológica: Python · LangChain · LlamaIndex · Hugging Face · FAISS · Chroma · API de OpenAI · Streamlit · FastAPI
Hablemos de tus fuentes de datos y la pila de despliegue que deseas
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FAQ
Traducción automática
¿Puedo usar mis propios datos (PDFs, Notion, Google Drive)?
Por supuesto. Puedo configurar conectores para tus fuentes de datos locales o en la nube.
¿Recibiré el código fuente completo?
Sí. Todo el código y archivos del entorno están incluidos y documentados.
¿Puedes integrarlo con mi app o API existente?
Sí, puedo envolver la tubería RAG con endpoints de FastAPI o integrarla en tu frontend.

