El body leasing de ingenieros RAG (Retrieval-Augmented Generation contracting) es un modelo de contratación flexible de expertos en IA que conectan modelos de lenguaje avanzados (LLM) con las bases de datos internas y el conocimiento de su empresa. Garantice respuestas precisas y seguras de los modelos de IA, eliminando las alucinaciones.
¿Qué es RAG y por qué lo necesita su empresa?
Retrieval-Augmented Generation (RAG) es una técnica que consiste en proporcionar de forma dinámica al modelo LLM (por ejemplo, GPT-4, Claude, Gemini) un contexto preciso obtenido de sus documentos internos (manuales, PDFs, bases de datos SQL, sistemas CRM) en el momento de realizar una consulta. Gracias a esto obtiene:
- Respuestas precisas: El modelo se basa únicamente en hechos de sus propios archivos, minimizando las alucinaciones de la IA.
- Seguridad de los datos: Los datos confidenciales de la empresa no se utilizan para entrenar modelos públicos.
- Conocimiento siempre actualizado: No requiere un reentrenamiento costoso de los modelos; basta con actualizar la base de conocimientos.
- Control de acceso: Posibilidad de restringir de forma precisa el acceso a determinados datos para usuarios específicos.
¿Por qué contratar ingenieros de RAG con Commoditech?
La implementación de un sistema RAG eficiente es una tarea compleja que requiere conocimientos en segmentación de texto (chunking), representaciones vectoriales (embeddings) y bases de datos. Nuestros ingenieros de IA garantizan la máxima calidad de implementación:
- Optimización de la búsqueda (Search Quality): Diseñamos mecanismos de búsqueda híbridos (Keyword + Vector Semantic Search) y sistemas de reordenación (por ejemplo, Cohere Rerank) para maximizar la relevancia de los documentos.
- Gestión de bases de datos vectoriales: Configuramos y optimizamos bases de datos vectoriales como Qdrant, Pinecone, ChromaDB, Milvus o pgvector para la eficiencia de costes y rapidez de consultas.
- Integración con flujos de trabajo de LLM: Creamos soluciones basadas en frameworks como LangChain y LlamaIndex, conectándolas con sus bases de datos de ERP, CRM, Slack o Confluence.
- Experiencia en la nube: Implementamos sistemas en entornos de Google Cloud Platform (Vertex AI, GKE), AWS (Bedrock) y Azure AI.
Competencias de nuestros ingenieros de RAG y LLM
| Área de competencia | Tecnologías utilizadas |
|---|---|
| Bases de datos vectoriales y SQL | Qdrant, Pinecone, Chroma, pgvector, Elasticsearch, PostgreSQL, BigQuery |
| Frameworks de orquestación | LangChain, LlamaIndex, Haystack, AutoGen, CrewAI |
| Modelos LLM y Embeddings | OpenAI GPT, Claude (Anthropic), Gemini (Google), Llama 3, Mistral, Text-embeddings-3, Cohere |
| Nube y despliegue | Google Cloud Vertex AI, AWS Bedrock, Docker, Kubernetes, Python, FastStream |
¿Quiere conectar la IA con el conocimiento de su empresa?
Póngase en contacto con nosotros. Seleccionaremos ingenieros de IA especializados en tecnología RAG y LLM para usted, listos para comenzar en unos pocos días.
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