Je vais créer un chatbot RAG ou une application LLM avec langchain et fastapi

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Abbas Mustafa
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À propos de ce service

Traduction automatique

Vos données sont enfermées dans des PDFs, des bases de données et des documents que votre LLM ne peut pas voir. Corrigeons cela.

Construire une application RAG de zéro, c’est 80 % plomberie et 20 % véritable intelligence. Mauvaise stratégie de découpage, récupération défectueuse, réponses hallucinnées. Si vous voulez un système qui récupère réellement le bon contexte et génère des réponses précises, l’architecture doit être correcte dès le départ.

Ce que vous obtenez :

  • Pipeline RAG construit avec LangChain, connecté à vos sources de données
  • Configuration du magasin vectoriel avec FAISS ou ChromaDB selon votre cas d’usage
  • Backend FastAPI avec des endpoints REST propres que votre frontend peut appeler
  • Ingénierie de prompt adaptée à votre domaine spécifique
  • Stratégie de découpage et d’intégration optimisée pour la précision de la récupération
  • Citation des sources dans les réponses pour que les utilisateurs sachent d’où viennent les réponses
  • Code complet, documenté et prêt à être étendu

Comment ça fonctionne :

Vous partagez vos sources de données (PDF, URLs, bases de données, fichiers texte) et décrivez ce que vos utilisateurs doivent pouvoir demander. Je conçois le pipeline de récupération et de génération autour de vos documents réels. Vous obtenez un code fonctionnel, pas un simple notebook de démonstration.

Ceci est pour vous si :

  • Vous avez des documents internes, manuels ou bases de connaissances que vos utilisateurs doivent pouvoir interroger
  • Vous souhaitez un chatbot utilisant votre propre contenu

  • Domaine

    • rédaction
    • Productivité
    • Recherches
    • Développement web
    • Éducation
    • Marketing
    • Analyse de données

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Abbas Mustafa

AI Engineer for LLM, RAG, Chatbot and ML Pipeline Solutions

  • DeFrance
  • Membre depuisdéc. 2018
  • Temps de réponse moy.1 heure
  • Dernière commande1 an

  • Langues

    Anglais
I'm an AI Systems Engineer with 5+ years of experience building production-grade AI solutions — RAG pipelines, fine-tuned LLMs (LoRA/PEFT), multi-agent systems, and computer vision applications. I've deployed ML systems for medical imaging, trading, and security, and built full-stack platforms serving 10,000+ users with FastAPI, Docker, and Kubernetes. Currently pursuing an MSc in Cybersecurity in France, I bring a security-first mindset to every build. Whether you need a chatbot, an automation agent, or a complete ML pipeline, I deliver clean, scalable, well-documented work.

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