Je vais construire un système RAG prêt pour la production avec déploiement LLM et base de données vectorielle

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Ahmed Elwekel
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build production ready rag system with llm and vector database deployment
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build production ready rag system with llm and vector database deployment

À propos de ce service

Traduction automatique

Je conçois des systèmes RAG qui récupèrent simultanément des données provenant de plusieurs sources, déployés et surveillés en conditions réelles, pas des démos.

Projet réel : assistant multi-source combinant plus de 100 livres et transcriptions vidéo, déployé en production, temps de recherche inférieur à 500 ms.


Ce que vous obtenez

  • RAG multi-source (livres, vidéos, documents, APIs)
  • Intégration LLM (OpenAI, Anthropic, Llama, Groq)
  • Recherche sémantique avec classement hybride
  • Mémoire de conversation multi-tours
  • Backend FastAPI avec streaming
  • Déploiement Docker + VPS/AWS + SSL
  • Monitoring, journalisation, documentation

Technologies : LangChain · FAISS · Pinecone · pgvector · FastAPI · Docker · Nginx


Pourquoi me choisir

  • Plus de 100 requêtes par jour en production
  • Temps de réponse inférieur à 500 ms
  • Testé en production, pas du code de tutoriel

Idéal pour : plateformes éducatives, bases de connaissances, support client, outils de recherche.

Contactez-moi d’abord : Quelles sources de données ? Quelle quantité de données ? Nombre de requêtes/jour attendu ?

  • Type de bot

    • Service et assistance à la clientèle
    • E-commerce et paiements
    • Réseaux sociaux et contenu
    • Planification et assistance
    • Divertissement & jeux
    • Apprentissage et développement
    • Santé & bien-être
    • Voyage et transport
    • Alimentation et services de restauration
    • Actualités et bulletins d'information
    • Sondages et collecte d'avis

  • Moteur d'IA

    • BERT
    • DALL·E
    • DeepSeek
    • FastChat
    • Réseaux antagonistes génératifs (GAN)
    • Grok
    • LLaMA
    • MPT
    • Claude.ai
    • ChatGPT

  • Langage de programmation

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Ahmed Elwekel

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    Anglais
I'm Ahmed, an AI Engineer at Transform Digital Solutions, where I build and deploy AI systems for real clients. I specialize in RAG systems — giving LLMs access to your specific data for accurate, grounded answers — and Agentic AI — systems that don't just answer questions but take actions, use tools, and complete multi-step tasks autonomously. I don't deliver prototypes. I deliver monitored, containerized, production-ready systems. Stack: RAG · Agentic AI · LangChain · LangGraph · pgvector · OpenAI · Anthropic · FastAPI · React · Docker · AWS

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