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Desarrollaré pipeline rag, aplicación langchain llm y base de datos vectorial
Navneet Chalana
Acerca de este Servicio
Traducción automática
La mayoría de los proyectos de IA nunca salen de la etapa de demostración no porque la idea fuera mala, sino porque la arquitectura fue incorrecta desde el primer día.
Modelo equivocado. Estrategia de recuperación incorrecta. Base de datos vectorial equivocada. El resultado: alucinaciones, costos explosivos de API y una PoC que no puede sobrevivir a usuarios reales.
Yo soluciono eso.
Diseño y construyo arquitecturas de LLM de nivel producción que están hechas para escalar, comenzando con tu caso de uso y trabajando hacia atrás para encontrar la pila adecuada.
RAG vs. Fine-tuning vs. AI Agents Te digo exactamente qué construir
Selección de modelo: OpenAI vs. Anthropic vs. Llama con análisis de costo vs. rendimiento
Arquitectura de base de datos vectorial: Pinecone, Weaviate, FAISS
Guías contra alucinaciones + pipelines de evaluación
MLOps y plan de despliegue en producción
Optimización de costos: deja de pagar por tokens que no necesitas
Con más de 20 años de experiencia en arquitectura empresarial en IIoT, HealthTech y plataformas de IA.
3 paquetes:
Signal: auditoría de arquitectura + documento de selección de modelo
Inference: construcción completa del pipeline RAG + integración
Command: sistema completo de LLM, MLOps, evaluaciones + optimización de costos
Envíame un mensaje antes de ordenar, asegurémonos de que somos la opción correcta.
Conoce a Navneet Chalana
Navneet Chalana
Founder CTO
- DeIndia
- Miembro desdejul 2025
- Responde aprox. en:1 hora
Idiomas
Inglés
AI & platform consultant with 20+ years building and deploying production-grade systems. I've built WackoWave — a live AI Platform Intelligence product used by enterprise staffing firms in the US — using LLMs, RAG, NLP, computer vision, FastAPI, Supabase, and React.
I solve real business problems: legacy-to-AI modernisation, document intelligence, IIoT systems, and enterprise architecture. Not theory. Production code.
If you need someone who has actually shipped AI at scale — let's talk.
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FAQ
Traducción automática
¿Cómo sé qué paquete es el adecuado para mí?
Si todavía estás decidiendo tu stack de IA, empieza con Signal. Si tienes un caso de uso y necesitas que se construya, ve con Inference. Si necesitas un sistema completo en producción, Command es tu respuesta. Envíame un mensaje y te lo diré en 5 minutos.
¿Necesito conocimientos técnicos para trabajar con ustedes?
No. Trabajo tanto con CTOs técnicos como con fundadores no técnicos. Traduzco decisiones de arquitectura en resultados comerciales simples — costo, velocidad, precisión y riesgo.
¿Qué pasa si ya tengo un sistema de IA que no funciona?
De hecho, ese es mi compromiso más común. Comparte lo que has construido, lo auditaré y te diré exactamente qué está mal y cómo arreglarlo — antes de tocar una sola línea de código.
¿Seré dueño del código fuente?
Sí. Los paquetes de Inference y Command incluyen la entrega completa del código fuente. Eres dueño de todo — sin bloqueo, sin dependencias de mí para mantenerlo en funcionamiento.
¿Cuánto tiempo antes de ver resultados?
Signal entrega en 3 días. La mayoría de los clientes me dicen que solo el documento de arquitectura les ahorra meses de decisiones equivocadas. Inference y Command tienen hitos claros — verás resultados funcionales en la primera semana.
