Desarrollo de capacidades de LLM + RAG para crear una herramienta de NL2SQL en Google Cloud en un enfoque de microservicio contenedorizado. Generación de embeddings mediante text-embedding-005 en Vertex AI para alimentar la base de datos vectorial en PGVector. GAP análisis, ideación y priorización de casos de uso, diseño de arquitectura de la solución y despliegue iterativo de POCs sobre los casos de uso priorizados en un marco agile. UATs de validación, implementación de pipelines de CI/CD, documentación y formación de equipos, y puesta en marcha de monitorización continua en producción.
