Construiré tu chatbot como pipeline de rag para cualquier aplicación

Si tu sistema de IA está teniendo alucinaciones, recuperando contexto irrelevante o simplemente no funciona bien con tus datos propios, puedo arreglarlo. Si estás empezando desde cero, lo construiré bien desde la primera vez.

Lo que obtienes:

Una pipeline de Retrieval-Augmented Generation de nivel producción que fundamenta tu LLM en tus datos reales con estrategias de fragmentación adecuadas, optimización de embeddings, evaluación de recuperación y medidas para evitar alucinaciones.

Lo que soluciono:

• Sistemas RAG que devuelven información irrelevante o incorrecta
• Poca precisión en recuperación en documentos específicos de dominio o técnicos
• Estrategias de fragmentación que destruyen el contexto en documentos complejos (tablas, referencias cruzadas, contenido multilingüe)
• No hay un marco de evaluación, no sabes si tu RAG realmente funciona
• Escalar un prototipo funcional a producción

Entregables:

• Pipeline de ingestión y preprocesamiento de documentos
• Configuración y optimización de base de datos vectorial (Pinecone, Weaviate, ChromaDB, Qdrant)
• Pipeline de recuperación con reranking y búsqueda híbrida cuando sea apropiado
• Marco de evaluación con métricas cuantificadas de recuperación y generación
• Documentación y guía de despliegue

Tecnologías: LangChain, LlamaIndex, OpenAI Embeddings, Cohere Rerank, Pinecone, Weaviate, ChromaDB, Python,