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Construiré agentes RAG en python usando microsoft foundry
Aryan
Acerca de este Servicio
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¿Necesitas un agente de IA avanzado que consulte datos corporativos complejos con precisión, sin alucinar ni poner en riesgo la privacidad?
Construyo aplicaciones de IA personalizadas y de nivel empresarial y Retrieval-Augmented Generation (RAG) pipelines usando Python y Microsoft Foundry (antes Azure AI Studio). Conecto la lógica de IA basada en código con un despliegue seguro en empresas.
Esto es lo que ofrezco:
- pipelines RAG personalizadas en Python usando LangChain y LlamaIndex
- Búsqueda semántica de documentos con Qdrant, Chroma o Azure AI Search
- Segmentación avanzada de texto, filtrado de metadatos y recuperación padre-hijo
- Alojamiento seguro y flujos de trabajo multi-agente dentro del portal de Microsoft Foundry
- Backends con FastAPI o Flask para conectar IA personalizada con sistemas externos
- Grounding de datos seguro vía Foundry IQ (SharePoint, Fabric, Blob storage)
Ya sea que necesites analizar informes financieros complejos de varias páginas, contratos legales o documentos de cumplimiento técnico, construyo sistemas de IA escalables y seguros adaptados a tu arquitectura.
Por favor, envía un mensaje con la estructura de tus datos y los requisitos del proyecto antes de hacer un pedido para que podamos diseñar el plan de IA ideal.
Conoce a Aryan
Aryan
Enterprise AI Engineer, Microsoft Foundry, Copilot Studio, Python RAG
- DeIndia
- Miembro desdenov 2023
- Responde aprox. en:1 hora
- Última entrega7 meses
Idiomas
Inglés, Hindi, Alemán, Español
Enterprise AI Engineer specializing in custom automation and intelligent agents. I build secure, data-driven AI systems using Microsoft Foundry, Copilot Studio, Power Automate, and custom Python RAG pipelines. Whether you need an autonomous agent grounded securely in your internal company documents (SharePoint/Databases) or advanced multi-step workflow automations that sync seamlessly with Microsoft Teams and your enterprise APIs, I deliver production-ready, secure solutions that eliminate manual overhead. Let’s build your AI ecosystem safely.
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FAQ
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¿Mis datos están seguros? ¿Se usarán los documentos de mi empresa para entrenar modelos de IA públicos?
No, tus datos están completamente seguros. Al diseñar tu pipeline RAG personalizado en Microsoft Foundry y tu tenant privado de Microsoft 365, tus datos permanecen estrictamente aislados. No se entrenan modelos públicos con tu información empresarial propietaria, garantizando total cumplimiento de privacidad de datos.
¿Por qué elegir un pipeline RAG en Python personalizado en lugar de herramientas de IA preconfiguradas?
Los chatbots estándar a menudo alucinan y tienen dificultades con diseños complejos de archivos, textos no estructurados o bases de datos grandes. Un backend en Python personalizado con LangChain o LlamaIndex permite estrategias avanzadas de segmentación, filtrado de metadatos y coincidencia semántica, asegurando una alta precisión.
¿Qué bases de datos vectoriales soportas para almacenamiento semántico de datos?
Trabajo de forma nativa con bases de datos vectoriales de alto rendimiento optimizadas para datos empresariales, incluyendo Qdrant, Chroma y Azure AI Search. Configuro indexación adecuada, esquemas de colección y estructuras de metadatos para ajustarse a la escala y velocidad requeridas por tus datos empresariales.
¿Qué debo proporcionar para comenzar con el proyecto?
Para comenzar, necesitarás proporcionar una visión general de tu arquitectura de datos actual (por ejemplo, carpetas de SharePoint, bases de datos locales o Blob storage) y un conjunto de muestras de los archivos con los que quieres que interactúe el agente de IA. Si desplegamos en Microsoft Foundry, el acceso temporal al entorno o tenant será necesario.
¿Se puede integrar este agente de IA en Python personalizado de vuelta en mi Microsoft Teams o Copilot?
Por supuesto. Mi especialidad principal es conectar la IA basada en código con los flujos de trabajo empresariales. Despliego el pipeline RAG en Python como una API segura (usando FastAPI), que luego puede conectarse fácilmente directamente en Microsoft Copilot Studio o activarse automáticamente mediante flujos en Power Automate en la nube.
