Acerca del servicio
TraducidoCreo búsquedas que entienden el significado de una consulta, no solo coincidencias de palabras. A lo largo de los años he diseñado y lanzado búsqueda semántica para catálogos, bases de conocimiento, servicios de soporte y repositorios de documentos internos. El trabajo comienza con tus datos y tus usuarios: lo que escriben, lo que realmente quieren encontrar y dónde la búsqueda por palabras clave falla silenciosamente. A partir de ahí, selecciono un modelo de embeddings adecuado, construyo un pipeline de carga de datos limpio y levanto una base de datos vectorial para tu escala.
En el lado de la ingeniería, despliego pgvector, Pinecone o Qdrant para tu stack y presupuesto, luego diseño la clasificación híbrida: los vectores densos se combinan con señales clave clásicas para obtener tanto completitud como precisión. Ajusto la relevancia en consultas reales, añado filtrado, re-clasificación y almacenamiento en caché, y envuelvo todo en una API clara que tu equipo llama con una sola solicitud. Si estás construyendo recuperación de datos para un chatbot o asistente, ensamblaré completamente la capa RAG.
Obtienes un resultado medible: resultados relevantes en la parte superior, menos respuestas vacías y una búsqueda que finalmente entiende la intención del usuario.
En el lado de la ingeniería, despliego pgvector, Pinecone o Qdrant para tu stack y presupuesto, luego diseño la clasificación híbrida: los vectores densos se combinan con señales clave clásicas para obtener tanto completitud como precisión. Ajusto la relevancia en consultas reales, añado filtrado, re-clasificación y almacenamiento en caché, y envuelvo todo en una API clara que tu equipo llama con una sola solicitud. Si estás construyendo recuperación de datos para un chatbot o asistente, ensamblaré completamente la capa RAG.
Obtienes un resultado medible: resultados relevantes en la parte superior, menos respuestas vacías y una búsqueda que finalmente entiende la intención del usuario.
