Je vais faire l'intégration de llm, chain de lang, réglage fin, développement logiciel
À propos de ce service
Traduction automatique
Je crée des applications d'IA prêtes à la production en utilisant LangChain, des bases de données vectorielles et le fine tuning. Plus de 4 ans d'expérience en développement full-stack avec plus de 15 produits d'IA livrés depuis 2024.
Ce que je propose :
Développement logiciel de A à Z : backend, API, frontend, déploiement. Pas de scripts de jouet.
Intégration LLM avec OpenAI, Claude ou des modèles open-source. Je gère les prompts, la mémoire et l'optimisation des coûts API.
Configuration de bases de données vectorielles avec Pinecone/Supabase pour RAG. Upload de PDFs, Notion, documents et chat avec vos données.
Pipeline Lang Chain pour agents, outils et workflows multi-étapes. Code propre et facile à maintenir.
Fine tuning sur votre dataset lorsque RAG ne suffit pas. Ton cohérent, expertise dans le domaine, latence réduite.
Cas d'utilisation que je réalise :
Chatbots IA, analyseurs de documents, SaaS IA, outils internes, IA pour le support client, assistants de recherche.
Mon processus :
Appel de découverte, livraison par étapes, mises à jour Loom. Vous obtenez 100 % du code source, sans verrouillage fournisseur. J'optimise pour la précision, la rapidité et le coût.
Vos données restent privées. Si vous souhaitez un développement logiciel IA réalisé correctement avec une intégration LLM appropriée, des bases de données vectorielles, LangChain et du fine tuning si nécessaire, envoyez-moi votre idée.
Construisons votre projet !!
Découvrez ABDULREHMAN
Full stack developer
- DePakistan
- Membre depuisavr. 2026
- Temps de réponse moy.1 heure
Langues
Anglais
Traduction automatique
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FAQ
Traduction automatique
Quelle pile technologique utilisez-vous ?
Je développe des applications IA prêtes pour la production : chatbots personnalisés, applications RAG, plateformes SaaS IA, analyseurs de documents, agents IA et outils IA internes. Full-stack avec intégration LLM utilisant OpenAI, Anthropic ou des modèles open-source via LangChain
Comment gérez-vous la sécurité et la confidentialité des données ?
Je construis en privilégiant la sécurité : appels API cryptés, aucune sauvegarde de données de mon côté, architecture conforme au RGPD. Pour les données sensibles, j’utilise des LLM auto-hébergés ou des bases de données vectorielles sur site. Vos données ne servent jamais à entraîner des modèles publics.
Quelle est la différence entre fine-tuning et RAG ?
Le réglage fin permet d’enseigner au modèle votre ton et vos données spécifiques, idéal pour des résultats cohérents. RAG utilise des bases de données vectorielles comme Pinecone ou Supabase pour permettre à l’IA de rechercher vos documents en temps réel, idéal pour des données volumineuses ou en constante mise à jour. Je vous recommanderai la meilleure option après avoir examiné votre cas d’usage.
