Arquitectura RAG para Empresas: vLLM + LangGraph + Qdrant

Описание: ¿Quieres montar una infraestructura de IA local, privada y rápida, pero la configuración inicial te frena?

En este vídeo compartimos nuestro Boilerplate de Arquitectura RAG. Es el cimiento técnico que utilizamos para desplegar modelos Open Source (como Qwen2) usando vLLM para inferencia de alta velocidad, orquestado con LangGraph y vectorizado en Qdrant.

Olvídate de pelearte con drivers de NVIDIA y configuraciones de Docker. Este código está listo para levantar (docker-compose up) y empezar a construir.

⚠️ NOTA IMPORTANTE: DE LA DEMO A PRODUCCIÓN Este repositorio es una base sólida funcional (Boilerplate), NO es un producto final SaaS. El código incluye la arquitectura core, pero para un entorno corporativo real necesitarás capas adicionales que no cubrimos en este código base, como: ❌ Autenticación y Multi-tenancy ❌ Reranking avanzado (Cohere/Cross-encoders) ❌ Analytics y Observabilidad ❌ Balanceo de carga y Seguridad

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📂 RECURSOS DEL VÍDEO 🔗 Descarga el Código (GitHub): https://github.com/aritzjl/vllm-rag 🔗 Tenbeltz (Servicios de IA): https://tenbeltz.com