Je vais construire une IA personnalisée avec des embeddings vectoriels, des modèles GPT et une base de données vectorielle


À propos de ce service
Traduction automatique
Les modèles d'IA standard ne connaissent pas vos données d'entreprise.
Pour y remédier, vous n'avez pas besoin d'un modèle plus intelligent, vous avez besoin de Vector Embeddings.
Bonjour, je suis Ali ! Je crée des solutions d'IA personnalisées qui comprennent réellement vos documents. Je comble le fossé entre les LLM (comme GPT-4) et vos données en utilisant des bases de données vectorielles robustes Vector Databases.
La stratégie (RAG) :
J'utilise RAG (Retrieval-Augmented Generation). En convertissant vos textes/PDF en Vector Embeddings, je donne à votre IA une "mémoire à long terme". Cela permet à l'IA de rechercher dans vos fichiers et de fournir des réponses précises en utilisant Semantic Search.
Ce que je propose :
Configuration de Vector DB : Configuration experte de Pinecone, ChromaDB, Weaviate ou Milvus.
Ingestion de données : Traitement de vos PDFs/CSVs en embeddings propres.
Intégration LangChain : Connexion de votre base de données à GPT-4 ou Gemini pour un chat intelligent.
Pile technologique :
- Code : Python, TypeScript.
- Bases de données : Pinecone, ChromaDB, Supabase.
- IA : OpenAI, Llama 3, HuggingFace.
Prêt à donner une intelligence à votre IA ?
Veuillez me contacter avant de commander pour que nous discutions de vos besoins en données !
Découvrez Ali Haider
Chatbot Developer
- DePakistan
- Membre depuissept. 2025
- Temps de réponse moy.1 heure
Langues
Anglais, Ourdou, Punjabi
Traduction automatique
Mon portfolio
FAQ
Traduction automatique
Qu'est-ce qu'un embedding vectoriel ?
C'est une méthode pour transformer du texte en nombres afin qu'une IA puisse comprendre la "signification" et le contexte derrière vos données, permettant une recherche et une récupération intelligentes.
Quelles bases de données vectorielles supportez-vous ?
Je travaille avec tous les principaux fournisseurs, y compris Pinecone, ChromaDB, Weaviate, Milvus et pgvector.
Pouvez-vous créer un chatbot qui lit mes fichiers PDF ?
Oui ! Cela s'appelle RAG (Retrieval-Augmented Generation). J'utilise des embeddings vectoriels pour permettre à l'IA de "lire" votre PDF et de répondre aux questions avec précision.

