Edgardo Ponce
Arquitecto de Sistemas Inteligentes
Desarrollador freelance especializado en LLMs, LangChain, canales RAG y automatización inteligente.
Construyo software que resuelve problemas reales sin ingeniería excesiva.
Ayudo a empresas a evolucionar de procesos manuales a sistemas inteligentes en la nube.
Mi stack principal incluye:
Áreas de Especialización
Definiendo mis capacidades en tres pilares de servicio claros y técnicos.
Diseño y desarrollo sofisticados agentes de IA capaces de razonar, planificar y ejecutar tareas complejas de múltiples pasos. Impulsados por LangGraph y un backend serverless para lograr la máxima fiabilidad y eficiencia.
Paso de un prototipo exitoso a una solución de producción: construyo infraestructura serverless rentable y altamente escalable en Google Cloud, y ofrezco transparencia total con LangSmith para monitoreo y depuración.
Una IA es tan buena como su interfaz: entrego el motor de IA mediante un endpoint robusto de FastAPI y puedo construir interfaces web a medida (usando Vue.js) para pruebas, validación o la interacción final del usuario.
Prototipo de IA Funcional en Dos Semanas
Mi proceso claro, predecible y centrado en el cliente.
Paso 1: Definición de Alcance
Juntos definimos una meta clara y un objetivo medible para el prototipo.
Paso 2: Colaboración Activa
Trabajamos juntos como socios. Mantengo una comunicación constante y transparente durante todo el desarrollo.
Paso 3: Entrega de la Solución
Te damos una solución real y funcional, no solo una demostración. Un sistema que puedes probar y validar con datos reales.
Estudios de Caso
Demostraciones prácticas de mis habilidades con análisis técnicos.
El Reto
Permitir a los usuarios realizar preguntas en lenguaje natural sobre un catálogo de productos en formato JSON, obteniendo respuestas precisas y contextuales.
La Solución Arquitectónica
Implementé un pipeline RAG (Retrieval-Augmented Generation). Los datos del catálogo se procesan y almacenan como vectores en ChromaDB. Las preguntas del usuario se convierten en embeddings y se utilizan para buscar los fragmentos de información más relevantes en la base de datos vectorial. Estos fragmentos se inyectan en un prompt para un LLM (vía Ollama), que genera una respuesta coherente y basada en los datos.
Stack Tecnológico
El Reto
Crear un sistema desatendido capaz de recibir mensajes de un servidor, procesarlos con una lógica de IA local y enviar respuestas, todo ello controlado a través de una interfaz gráfica simple.
La Solución Arquitectónica
Desarrollé una aplicación de dos componentes: una GUI en PyQt5 que actúa como panel de control, y un daemon en segundo plano que ejecuta el bucle principal. El daemon se conecta al servidor, procesa los mensajes entrantes con un LLM local a través de Ollama y ChromaDB, y gestiona el envío de respuestas. Este desacoplamiento garantiza que la lógica de IA pueda ejecutarse continuamente sin bloquear la interfaz de usuario.
Stack Tecnológico
Modelos de Arquitectura en IA
Mi caja de herramientas conceptual para el pensamiento de sistemas.
Publicaciones Recientes
Mis pensamientos sobre IA, desarrollo y arquitectura de sistemas.
Perfil Técnico Completo
Mi experiencia, stack tecnológico y formación continua.
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Frontend & Diseño
Infraestructura & DevOps
Bases de Datos
Hablemos de tu Desafío Técnico
Si estás buscando un colaborador para diseñar y construir una solución de software compleja y bien arquitectada, me interesaría conocer los detalles. Estoy disponible para discutir la viabilidad técnica y el enfoque estratégico de tu proyecto.