Auditaré y optimizaré el rendimiento de tu búsqueda vectorial rag

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valhallasoft
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Martin Poli
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audit and optimize your rag vector search performance
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Acerca de este Servicio

Traducción automática

Tu RAG está en producción pero devuelve malos resultados. La latencia es lenta. Los costos están aumentando. Las alucinaciones se filtran. ¿Suena familiar?


Audito y arreglo pipelines de RAG que parecen correctos en papel pero fallan en el mundo real. Más de 10 años trabajando en backend de producción, actualmente liderando la migración de búsqueda AI para uno de los minoristas más grandes de América Latina (más de 50K productos, más de 1M de usuarios diarios).


Lo que audito:

  • Modelo de embedding adecuado para tu dominio
  • - Estrategia de chunking y superposición
  • - Recall y precisión en recuperación (con conjunto de evaluación)
  • - Efectividad del reranking
  • - Pesos de búsqueda híbrida (palabra clave vs semántico)
  • - Latencia por etapa y costo por consulta
  • - Patrones de alucinación

Lo que obtienes:

  • Diagnóstico escrito con arreglos priorizados
  • - Cambios en el código para los problemas principales (Standard / Premium)
  • - Conjunto de evaluación para medir el progreso
  • - Configuración de monitoreo (Premium)

Pila tecnológica: Python, OpenAI, Anthropic, Pinecone, Weaviate, Qdrant, pgvector, LangChain.


Envíame tu stack y una consulta de ejemplo que falle. Te diré qué es lo más probable que esté roto antes de que pagues.

  • Motor de IA

    • GPT
    • Gemini
    • Bert

  • Lenguaje de programación

    • Go
    • JavaScript
    • PHP
    • Python
    • TypeScript

Conoce a Martin Poli

Martin Poli

Senior RAG and AI Search Engineer for Backend at Scale

  • DeUruguay
  • Miembro desdemar 2020

  • Idiomas

    Inglés
Senior Platform Engineer with 10+ years building production systems at scale. Currently leading platform infra and AI search for Argentina's largest retail chain (200+ stores, 1M+ users/day), replacing Google Search API with RAG-based semantic search across 50K+ products. What I do best: - RAG, embeddings, OpenAI/Anthropic/Bedrock - Vector DBs: Pinecone, Weaviate, Qdrant, pgvector - Backend at scale: Python, Go, Node.js, PHP 8 - AWS EKS, Karpenter, Terraform, multi-account IaC Have a search problem or an LLM pipeline that won't ship? Send me your stack.

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