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Je vais créer des chatbots rag et des intégrations llm
Abdullah Akmal
À propos de ce service
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Vous cherchez une solution d'IA personnalisée alimentée par OpenAI, Claude, Gemini, Llama ou d'autres grands modèles de langage ?
Je me spécialise dans le développement de intégrations LLM, systèmes RAG (recherche augmentée par génération), chatbots IA et agents IA capables de répondre aux questions provenant de vos documents, base de connaissances, contenu de site web, PDFs et données d'entreprise avec une grande précision.
Découvrez Abdullah Akmal
Abdullah Akmal
AI Developer , Machine Learning , LLMs , AI Agents, Python Automation
- DePakistan
- Membre depuisjuil. 2026
- Temps de réponse moy.1 heure
Langues
Ourdou, Anglais
Hello! I'm Abdullah Akmal, an AI Developer passionate about building intelligent solutions using Machine Learning, Deep Learning, Large Language Models (LLMs), AI Agents, Python, Robotics, and Cloud Technologies.
I specialize in developing AI-powered applications, workflow automation systems, chatbots, predictive models, and intelligent agents that solve real-world problems.
My goal is to help businesses and individuals leverage AI to improve efficiency, automate processes, and unlock new opportunities through innovative, scalable, and reliable technology solutions.
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FAQ
Traduction automatique
Q1 : Qu'est-ce que RAG (recherche augmentée par génération) ?
R : RAG combine de grands modèles de langage avec des sources de connaissances externes telles que PDFs, sites web, bases de données et documents pour fournir des réponses plus précises et à jour.
Q2 : Quels LLMs supportez-vous ?
R : Je travaille avec OpenAI (GPT), Claude, Gemini, Llama, DeepSeek, Mistral, Cohere et d'autres modèles de langage modernes.
Q3 : Pouvez-vous créer un chatbot en utilisant mes documents ?
R : Oui. Je peux créer un chatbot qui comprend et répond aux questions provenant de PDFs, documents Word, sites web, bases de données et bases de connaissances personnalisées.
Q4 : Quels bases de données vectorielles supportez-vous ?
R : Pinecone, ChromaDB, FAISS, Weaviate, Qdrant et autres bases de données vectorielles.
