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Je vais construire un pipeline RAG de production avec base de données vectorielle, langchain et fastapi
Muhammad Afzal
Level 2
À propos de ce service
Traduction automatique
La plupart des systèmes RAG échouent en production, ils hallucinent, perdent le contexte et affichent des morceaux non pertinents. Je construis des RAG qui ne le font pas.
Ingénieur en IA, plus de 5 ans d’expérience, plus de 125 projets livrés. Je crée des systèmes de récupération qui répondent avec précision, citent leurs sources et résistent à une utilisation réelle, pas à un jeu de données de démonstration.
CE QUE JE CONSTRUIS
- Ingestion multi-source - PDFs, sites web, bases de données, API
- Découpage intelligent adapté à vos données
- Recherche hybride - vecteur + BM25 pour une meilleure précision
- Reclassement pour faire ressortir les morceaux les plus pertinents
- Citations - chaque réponse renvoie à sa source exacte
- RAG agentique - l’agent décide quoi récupérer et quand
- Rapport d’évaluation de la fidélité et de la pertinence
- Backend FastAPI, pas une démo Streamlit
MON STACK
- LangChain
- LlamaIndex
- LangGraph
- pgvector
- Pinecone
- Qdrant
- OpenAI
- Claude
- LangSmith
- RAGAS
- FastAPI
- Next.js
CE QUI ME DÉMARQUE Je ne me contente pas de construire un récupérateur, je le mesure. Vous recevez un rapport d’évaluation sur la précision des réponses de votre RAG à vos questions réelles, optimisé avant livraison.
DITES-MOI
- Quelles sources de données ?
- Quelles questions doit-il répondre ?
- Interface chat ou API backend uniquement ?
Construisons un RAG en lequel vous pouvez avoir confiance.
Découvrez Muhammad Afzal
Muhammad Afzal
AI engineer building AI agents, chatbots, and full stack web apps that convert
Level 2
- DePakistan
- Temps de réponse moy.1 heure
- Dernière commande3 semaines
Langues
Anglais, Français, Allemand, Espagnol
I'm an AI engineer and full-stack developer with 5+ years and 125+ delivered projects for international clients. I build production AI: RAG chatbots with citations, tool-calling agents, and workflow automation, on top of solid full-stack foundations in Next.js, TypeScript, FastAPI, and PostgreSQL. I'm currently completing an M.Sc. in AI and Data Analytics in Germany. I care about systems that can be trusted, measured, and operated, not just demoed. Tell me what you're building and I'll tell you the fastest reliable way to ship it.
Traduction automatique
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FAQ
Traduction automatique
Quelle est la différence entre votre RAG et un chatbot basique avec upload de fichier ?
Les outils RAG basiques découpent naïvement, effectuent une recherche vectorielle unique et renvoient ce qui revient. J’ajoute la recherche hybride (vector + mot-clé), le reclassement, la réduction des hallucinations et le suivi des citations. Vous obtenez une précision mesurable, pas de l’espoir.
Quelle base de données vectorielle devrais-je utiliser - Pinecone ou pgvector ?
Si vous utilisez déjà PostgreSQL, pgvector est plus simple à gérer et souvent suffisant. Pinecone est meilleur pour des ensembles de documents très volumineux nécessitant une gestion de l’échelle. Je recommanderai en fonction de votre échelle et de votre infrastructure.
Peut-il gérer les PDFs scannés ?
Oui, avec prétraitement OCR. Ajoutez-le à vos exigences lors de votre message.
Que comprend le rapport d’évaluation ?
Précision du contexte, rappel du contexte, fidélité (lorsque la réponse contredit la source ?) et pertinence de la réponse - mesurées sur un ensemble de test de vos questions réelles.
Pouvez-vous ajouter une interface de chat ?
Oui - cela est inclus dans le package Premium. Interface Next.js avec historique de conversation, affichage des citations de sources et upload de documents.
