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Construiré pipelines de datos listos para IA para aplicaciones RAG, LLM y agentes de IA
Acerca de este Servicio
Tu LLM solo es tan inteligente como los datos que obtiene.
Construyo pipelines de datos listos para producción que convierten tus documentos, bases de datos y herramientas SaaS en bases de conocimiento listas para IA para aplicaciones RAG, LLM y agentes, con la calidad de recuperación adecuada.
LO QUE OBTIENES:
- Ingesta de múltiples fuentes (Notion, Confluence, Drive, S3, bases de datos, sitios web, PDFs)
- Segmentación inteligente ajustada a tu contenido (no solo divisiones ingenuas)
- Embeddings con tu modelo preferido (OpenAI, Cohere, código abierto)
- Configuración de base de datos vectorial (pgvector, Pinecone, Weaviate, Qdrant, Chroma)
- Filtrado de metadatos + búsqueda híbrida para recuperación precisa
- Herramienta de evaluación para que puedas medir la calidad
- Documentos limpios para que tu equipo pueda poseer y ampliar
POR QUÉ YO:
- Ingeniero de datos profesional certificado por Google
- Más de 20 proyectos de datos entregados, incluyendo trabajo en RAG (ShareDat)
- Amplia experiencia en ingeniería de datos, trato RAG como un problema de datos primero, problema de LLM segundo
PARA QUIÉN ES ESTO:
Fundadores que crean productos de IA, equipos que añaden RAG a herramientas internas y agencias que lanzan funciones de IA cansados de prototipos "funciona en 5 documentos" que colapsan a escala.
Envíame un mensaje antes de ordenar para que pueda definir tus fuentes, volumen y objetivos de recuperación.
Mi porfolio
Otros servicios de Ingeniería de datos que ofrezco
FAQ
Traducción automática
¿Con qué bases de datos vectoriales trabajas?
pgvector (Postgres), Pinecone, Weaviate, Qdrant, Chroma, Milvus y opciones nativas en la nube como BigQuery vector search y Snowflake Cortex. Si no sabes cuál escoger, te recomendaré uno según tu escala y presupuesto.
¿De qué fuentes de datos puedes ingerir?
Notion, Confluence, Google Drive, SharePoint, Slack, Intercom, Zendesk, sitios web, PDFs, bases de datos (Postgres/MySQL/Mongo), S3/GCS y cualquier API REST. Si tienes una fuente personalizada, primero contáctame.
¿También construyes el chatbot / interfaz?
Mi trabajo principal es la pipeline de datos y recuperación — la base que la mayoría de los proyectos RAG suelen fallar. Puedo agregar un prototipo simple de chat como extra. Para interfaces de producción, puedo recomendar socios o transferir a tu equipo de frontend.
¿En qué se diferencia esto de usar solo LangChain / LlamaIndex?
Son frameworks, no pipelines. La mayoría de los fallos en RAG no son por el framework, sino por segmentación, metadatos, calidad de datos y ajuste de recuperación. Construyo toda la capa de ingeniería de datos debajo para que esos frameworks funcionen bien en producción.
¿El pipeline mantiene la base de conocimiento sincronizada con las actualizaciones de las fuentes?
Sí. La opción estándar y premium incluyen sincronización incremental para que los documentos nuevos y actualizados fluyan automáticamente según un calendario. La básica es una carga única, ideal para corpus estáticos.
¿Puedes ayudar a evaluar si la recuperación funciona realmente?
Sí, y esta es la parte que la mayoría de los proyectos omiten. La opción estándar y premium incluyen una herramienta de evaluación de recuperación con consultas de prueba, métricas de tasa de aciertos y un ciclo de retroalimentación para que la calidad sea medible y no solo por sensación.
