Vou consertar, depurar ou otimizar seu pipeline de pesquisa vetorial e RAG em Python

Enfrentando alucinações, fragmentação quebrada ou recuperação lenta no seu pipeline de IA? Vou depurar, reparar e otimizar sua arquitetura de Python RAG.

Como engenheiro de integração de IA, resolvo quebras no pipeline que fazem os modelos falharem em produção. Se seu índice vetorial retorna contexto irrelevante ou sua execução do LangChain trava sob concorrência, forneço correções limpas, modulares, com casos de teste.

O QUE EU CONserto:

Conexão com banco vetorial, dimensão de embedding e incompatibilidades de indexação (Pinecone, ChromaDB)

Erros de fragmentação de tokens, limites de fragmentação de janela deslizante e perda de metadados

Exceções e erros de timeout no pipeline do LangChain e LlamaIndex

Alta latência: otimizar busca por similaridade, reranking e cache de payload

COMO TRABALHAMOS:

1. Compartilhe seu repositório de código ou script e dados de exemplo.

2. Diagnóstico do gargalo e emissão de um resumo técnico de triagem.

3. Entrego o código corrigido com explicações claras inline e um script de teste.

O QUE NÃO ESTÁ NO ESCOPO:

Desenvolvimento de software Greenfield e design de UI (veja meus outros gigs personalizados de RAG e SaaS).

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