Je vais construire des intégrations rag et llm avec python fastapi


À propos de ce service
Traduction automatique
Vous cherchez à ajouter des capacités IA pratiques à un produit existant ou à un backend ?
Je mets en place des intégrations Python/FastAPI autour des API LLM, de la génération augmentée par la récupération, des embeddings, des sorties structurées, de la validation, des rétentions et de l’abstraction des fournisseurs.
Je peux vous aider avec :
- Intégrations d’API LLM
- Flux de travail de question-réponse RAG
- Découpage et récupération de documents
- Embeddings et recherche contextuelle
- Sorties JSON structurées
- Validation Pydantic
- Abstraction des fournisseurs
- Gestion des retries et des erreurs
- Journalisation et intégration API
Mon objectif est l’ingénierie d’application autour des systèmes IA, et non la formation de modèles ni la recherche.
Cette offre est idéale pour des fonctionnalités backend IA clairement définies. Pour un produit SaaS IA complet, une très grande collection de documents ou un flux multi-fournisseurs complexe, veuillez me contacter en premier afin que nous définissions correctement le périmètre.
Découvrez Abdul Wajid
Backend Engineer, Python, FastAPI, Laravel and Magento
- DePakistan
- Membre depuissept. 2023
- Temps de réponse moy.1 heure
Langues
Ourdou, Anglais
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FAQ
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Formez-vous ou ajustez-vous des modèles d’IA ?
Non. Mon travail porte sur l’ingénierie d’application autour des fournisseurs LLM existants, des API, du RAG, de la récupération, des sorties structurées et de l’intégration backend.
Pouvez-vous construire un système RAG en utilisant mes documents ?
Oui, pour un ensemble de documents clairement défini et un cas d’utilisation précis. Veuillez fournir les types de documents, le volume estimé et le flux de questions-réponses attendu avant de commander.
Pouvez-vous travailler avec différents fournisseurs LLM ?
Oui. Je peux utiliser les API LLM prises en charge et ajouter une abstraction des fournisseurs lorsque le projet nécessite plus d’un fournisseur.
Le résultat de l’IA sera-t-il toujours correct ?
Aucun LLM ne peut garantir une sortie parfaite. Je conçois pour une meilleure fiabilité en utilisant le grounding, la validation, les sorties structurées, les retries et la gestion explicite des erreurs.
Cela peut-il être ajouté à mon application existante ?
Oui. Je peux intégrer le flux IA dans un backend existant lorsque l’architecture actuelle et les points d’intégration sont fournis.
Proposez-vous le déploiement ?
Oui, le déploiement peut être inclus en option complémentaire ou offre personnalisée après vérification de l’environnement cible.

