Je vais créer une application RAG en utilisant langchain et llms

Je développe des applications RAG (Retrieval-Augmented Generation) avec LangChain et LLMs qui connectent vos PDFs, bases de données ou sites web à une IA qui connaît réellement votre contenu.

Plus de hallucinations. Plus de réponses génériques. Votre IA, entraînée sur vos données.

Ce que je crée :

Des pipelines RAG qui ingèrent des PDFs, des documents Word, des URLs, des bases de données

Recherche vectorielle avec FAISS, Pinecone ou ChromaDB

Chaînes de récupération LangChain avec citations des sources

Surveillance LangSmith pour le traçage et l’évaluation

Backend FastAPI + frontend React

Déploiement AWS (Lambda, S3, EC2)

Idéal pour :

Entreprises souhaitant un bot Q&A sur leurs documents internes

Cabinets d’avocats ayant besoin d’assistants pour l’analyse de contrats

Produits SaaS intégrant la recherche IA dans leur base de connaissances

Chercheurs développant des outils de revue de littérature

Pourquoi choisir RAG plutôt que le fine-tuning ?

RAG est plus rapide, moins coûteux et maintient vos données à jour sans besoin de retrainement. Vous pouvez mettre à jour les documents à tout moment et l’IA reste à jour.

Ma stack :

LangChain · LangSmith · OpenAI / Claude · FAISS · Pinecone · FastAPI · React · AWS S3 / Lambda

Avant de commander :

Envoyez-moi un message avec vos types de documents et votre cas d’usage. Je confirmerai la meilleure approche et le package adapté en quelques heures.

Faisons parler vos données !