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Je développerai du rag pour votre entreprise en utilisant langchain et OpenAI
Ahmed S
À propos de ce service
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Vous avez besoin d’aide pour améliorer les capacités de votre IA ?
Je me spécialise dans la création d’applications avancées de Retrieval-Augmented Generation (RAG), y compris RAG agentique avec LangChain/LangGraph et Crewai. J’intègre les meilleures bases de données vectorielles comme Pinecone, Milvus, Chroma et FAISS pour garantir que votre IA fournisse des réponses précises et pertinentes.
Ce que je propose :
- Développement d’applications RAG sur mesure
- RAG agentique avec LangGraph & Crewai
- Intégration avec LangChain & Crewai
- Intégration avec Next.js pour une interface utilisateur moderne
- Intégration de bases de données vectorielles : Pinecone, Milvus, Chroma, FAISS
- Frontend sur Streamlit pour les tests
- Chatbots IA améliorés (par exemple, support client, commerce électronique, juridique, éducation, finance, voyage et immobilier)
Ce dont j’ai besoin de votre part :
- Clé API OpenAI
- Documents
Résolvons ensemble vos défis en IA. Contactez-moi avant de passer commande !
Découvrez Ahmed S
Ahmed S
Cloud Native Full stack Agentic AI Engineer
- DePakistan
- Membre depuisaoût 2021
- Temps de réponse moy.1 heure
- Dernière commande6 mois
Langues
Ourdou, Anglais
Top 5% Cloud-Native & AI-Native Engineer specializing in Agentic AI systems that can handle users up to 100M. I build next-gen autonomous applications using OpenAI Agent SDK, LangGraph, and Claude Code CLI / OpenAI Codex integrated with MCP servers — enabling fully automated, high-speed development pipelines. As both an expert Prompt Engineer and advanced Context Engineer, I design precise, instruction- and knowledge-driven interactions that maximize LLM reasoning and reliability. Skilled across the full stack (Next.js, FastAPI, PostgreSQL, Pinecone), I deliver scalable, event-driven architect
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FAQ
Traduction automatique
Qu'est-ce qu'une application Retrieval-Augmented Generation (RAG) ?
Les applications RAG combinent la recherche d’informations traditionnelle avec la génération avancée de texte par IA pour fournir des réponses plus précises et pertinentes dans leur contexte. Cela aide votre IA à rechercher et générer des informations à partir d’une grande base de données ou d’un stockage vectoriel.
Qu’est-ce que l’Agentic RAG et en quoi diffère-t-il du RAG classique ?
L’Agentic RAG implique l’utilisation de workflows agentiques, ce qui permet à l’IA d’effectuer des tâches complexes comme la prise de décision et l’automatisation des tâches. Il est plus avancé que le RAG classique car il s’adapte aux objectifs spécifiques de l’utilisateur et fournit des réponses plus intelligentes et orientées vers le but.
Ai-je besoin d’une clé API OpenAI pour mon application RAG ?
Oui, pour générer des réponses basées sur l’IA, vous aurez besoin d’une clé API OpenAI. Je vous guiderai pour l’obtenir et l’intégrer à votre application.
Comment testez-vous le chatbot IA avant de finaliser le développement ?
J’utilise Streamlit pour créer une interface conviviale permettant de tester le chatbot, d’interagir avec lui, de vérifier ses fonctionnalités et de s’assurer que tout fonctionne correctement avant le déploiement.
Quels sont les avantages de l’utilisation de Pinecone pour les bases de données vectorielles ?
Pinecone offre une recherche vectorielle rapide, évolutive et fiable, garantissant que votre IA peut récupérer rapidement les informations les plus pertinentes. Cela simplifie le processus d’intégration et améliore la performance de votre application RAG, en assurant une haute précision et une faible latence.
