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Implementaré una infraestructura de inteligencia artificial escalable para laboratorio o producción.
Stephen Oduor
Acerca de este Servicio
Traducción automática
Lo que obtienes:
Infraestructura de RAG AI completamente configurada (Retriever + LLM + Vector Store + capa API)
Despliegue en AWS, Google Cloud (GCP) o Microsoft Azure
Infraestructura gestionada mediante Kubernetes (EKS, GKE o AKS)
Integración con herramientas como LangChain, LLamaIndex, Pinecone, Weaviate, FAISS o tu base de datos vectorial preferida
Pipeline CI/CD para despliegues escalables y repetibles
Opcional: configuración de API Gateway, autenticación, monitoreo y registro
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Casos de uso:
- Bases de conocimiento internas impulsadas por IA
- Chatbots que entienden tu documentación
- Búsqueda semántica para datos empresariales
- Entornos de laboratorio de I+D para experimentación
- Plataformas de IA listas para producción con MLOps completo
Pila tecnológica (puede personalizarse):
- LLM: modelos de OpenAI, Anthropic, Hugging Face, etc.
- Base de datos vectorial: FAISS, Pinecone, Chroma, Weaviate, etc.
- LangChain / LLamaIndex / RAG Stack
- Kubernetes: EKS / GKE / AKS
- Terraform / Helm / ArgoCD / GitOps (a solicitud)
¿Por qué elegirme?
Soy ingeniero de DevOps + IA con experiencia práctica en crear arquitecturas RAG nativas en la nube, escalables y rentables para startups y empresas. Trabajo estrechamente contigo para ofrecer soluciones personalizadas, seguras y preparadas para el futuro.
Conoce a Stephen Oduor
Stephen Oduor
Software Engineer : DevOps and Cloud Consultant
- DeKenia
- Miembro desdeene 2017
- Responde aprox. en:1 hora
- Última entrega1 año
Idiomas
Inglés, Suajili
With 8+ years in Software & DevOps and Engineering, I architect 99.9% reliable ecosystems for fintech and global health. Expert in Kubernetes, Docker, and multi-cloud (AWS/GCP/Azure) with Terraform automation.
Key Services:
Full-Stack Dev: Custom React/Vue frontends and robust Python (Django), Java (Spring Boot), or Laravel backends.
Enterprise Platforms: Expert deployment of KoboToolbox, DHIS2, and Apache Fineract.
AI DevOps: Optimizing AI/ML lifecycles and infrastructure reliability.
Visual Design: High-fidelity Figma prototyping and intuitive dashboards.
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Mi porfolio
FAQ
Traducción automática
Q1: ¿Qué es RAG AI y por qué debería usarlo?
A: RAG (Retrieval-Augmented Generation) es una arquitectura de IA potente que combina grandes modelos de lenguaje (LLMs) con fuentes externas de conocimiento (como bases de datos vectoriales) para respuestas más precisas, actualizadas y contextualmente relevantes. Es ideal para chatbots, búsqueda de documentos y asistentes de IA.
Q2: ¿Puedes desplegar en cualquier proveedor de nube?
¡Sí! Soporto AWS, Google Cloud Platform (GCP) y Microsoft Azure. También uso Kubernetes (EKS, GKE o AKS) para despliegues escalables y nativos en la nube.
Q3: ¿Qué componentes incluye el despliegue?
Un despliegue típico incluye: - Integración de LLM (OpenAI, Hugging Face, etc.) - Base de datos vectorial (por ejemplo, FAISS, Pinecone, Chroma) - Lógica de API y recuperación (LangChain o LlamaIndex) - CI/CD (opcional) - Orquestación con Kubernetes - Monitoreo y registro (a solicitud)
Q4: ¿Puedes configurar esto para entornos sandbox o de prueba?
¡Por supuesto! Puedo configurar entornos ligeros para experimentación y I+D, así como sistemas robustos y listos para producción.
Q5: ¿Podré mantener la configuración después?
Sí. Proporciono documentación, guías y opcionalmente un video de demostración para que tu equipo pueda operar el sistema de forma independiente.
Q6: ¿Puedo solicitar una configuración personalizada?
Por supuesto. Cada negocio tiene necesidades únicas; solo envíame un mensaje antes de hacer el pedido y adaptaré una configuración específicamente para ti.
