Je vais créer des applications RAG personnalisées et des chatbots LLM en utilisant python


À propos de ce service
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Vous souhaitez créer une application RAG (Retrieval-Augmented Generation) personnalisée ou connecter vos données professionnelles privées à des LLM puissants comme OpenAI, Llama ou Qwen ? Vous êtes au bon endroit !
Je me spécialise dans la création d'applications IA de bout en bout, de chatbots personnalisés et de systèmes de recherche intelligents en utilisant Python, LangChain, LlamaIndex et des bases de données vectorielles.
Ce que je peux réaliser pour vous :
- Pipeline RAG personnalisé : Questions-réponses sur des documents PDF, TXT, CSV ou des pages web.
- Intégration de bases de données vectorielles : Pinecone, ChromaDB, FAISS ou Qdrant pour une recherche sémantique rapide.
- Intégration LLM : OpenAI (GPT-4), LLM locaux (Ollama / LM Studio) ou modèles Hugging Face.
- Interfaces complètes : Interfaces de chat interactives utilisant Streamlit, Gradio ou intégration React.
- API et backend : Backends Fast API / Flask prêts pour le déploiement en production.
Pourquoi me choisir ?
- Code propre et architecture : Code Python bien documenté, évolutif et sécurisé.
- Focus sur la confidentialité des données : Option pour créer des pipelines RAG 100% locaux et hors ligne pour une confidentialité totale.
- Support complet : De la configuration initiale à la livraison du code final et aux guides vidéo.
Transformons vos données statiques en un système IA intelligent ! Veuillez m’envoyer un message avant de passer commande pour discuter de vos besoins spécifiques.
Découvrez Aima
AI Engineer, Machine Learning Engineer, Generative AI Developer, full stack dev
- DePakistan
- Membre depuisjanv. 2024
- Temps de réponse moy.1 heure
Langues
Anglais
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FAQ
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Dans quel format mes données professionnelles doivent-elles être ?
Je peux traiter presque tous les formats, y compris PDFs, fichiers texte, documents Word, CSV, JSON, bases de données SQL ou pages web en direct.
Pouvons-nous créer un système RAG 100% privé qui fonctionne localement sans envoyer de données à OpenAI ?
Oui ! En utilisant des outils comme Ollama, des modèles open-source locaux (Llama 3, Qwen) et des bases de données vectorielles locales (FAISS/ChromaDB), vos données ne quittent jamais votre environnement.
Vais-je recevoir le code source complet ?
Absolument. Chaque package inclut un code source Python propre et entièrement documenté, ainsi que des instructions d’installation pour le faire fonctionner sur votre machine.

