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Sheldon Wisdom
Acerca de este Servicio
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Tu RAG debe encontrar la evidencia correcta, no adivinar la respuesta.
Construiré, auditaré y optimizaré un chatbot RAG para preguntas y respuestas precisas en documentos, basado en tu propia base de conocimientos, reglamento, políticas, manuales, regulaciones o documentación técnica.
Para sistemas RAG nuevos o existentes, puedo trabajar en ingesta de documentos, segmentación semántica, embeddings, búsqueda vectorial, búsqueda híbrida, reordenamiento, recuperación, diseño de prompts, citas de fuentes, fundamentación de respuestas y evaluación de RAG.
Puedo implementar soluciones RAG en Python con Claude AI y otros LLMs, dependiendo de tu arquitectura y requisitos.
Ya sea que necesites un chatbot RAG para un reglamento deportivo, base de conocimientos empresariales, documentos de políticas, manuales, regulaciones o documentos de investigación, el objetivo es el mismo: recuperar evidencia relevante y generar respuestas confiables y fundamentadas.
¡Envíame un mensaje hoy!
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Conoce a Sheldon Wisdom
Sheldon Wisdom
AI Automation Specialist Building Smart Business Workflow Systems
- DeReino Unido
- Miembro desdejul 2026
- Responde aprox. en:1 hora
Idiomas
Inglés
I help businesses eliminate repetitive work by designing AI-powered automation systems, workflow integrations, and scalable digital processes. I specialize in connecting platforms through Make.com, Zapier, APIs, webhooks, CRMs, and AI tools to improve operations and productivity. From client onboarding and lead management to internal workflows and reporting systems, I build reliable solutions that save time, reduce manual effort, and help businesses operate smarter.
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FAQ
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¿Puedes optimizar un RAG existente en lugar de reconstruirlo?
Si ya tienes un prototipo funcionando, puedo comenzar con la pipeline actual en lugar de reemplazarla. Revisaré preguntas fallidas, contexto recuperado, prompts, estructura del documento y salidas del modelo para localizar el principal punto de fallo. El objetivo es mejorar lo que funciona sin reconstruir innecesariamente.
¿Puedes construir sistemas RAG para reglamentos y regulaciones?
Sí. Los reglamentos, políticas, regulaciones, manuales y otros documentos autorizados son casos de uso fuertes para RAG. El sistema puede recuperar la sección relevante, mantener las respuestas fundamentadas en evidencia y proporcionar citas cuando sea apropiado. El comportamiento exacto depende de tus documentos y necesidades de precisión.
¿Qué puedes mejorar cuando mi RAG da respuestas incorrectas?
Puedo investigar el análisis de documentos, segmentación, metadatos, embeddings, recuperación, búsqueda híbrida, reordenamiento, ensamblaje de contexto, prompts y generación de respuestas. También puedo convertir respuestas incorrectas grabadas en un conjunto de evaluación para que los cambios se prueben contra fallos conocidos en lugar de solo en demos.
¿Puedes trabajar con Claude y Python?
Sí. Este proyecto usa Claude y lista Python como habilidad requerida, por lo que este servicio puede soportar implementaciones RAG basadas en Claude y pipelines en Python. Prefiero tu arquitectura existente cuando sea práctico, y solo cambiar los componentes que evidencien ser la causa del problema.
¿Qué necesitas antes de comenzar una optimización RAG?
Envía la arquitectura o base de código actual, documentos fuente de ejemplo, varias preguntas que produjeron respuestas incorrectas y las respuestas esperadas. Si tienes registros de fallos, incluye también esos datos. Esto me permite diagnosticar el sistema con evidencia y recomendar el siguiente paso de mayor valor antes de hacer cambios.
