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Je vais développer un pipeline rag personnalisé avec langchain et OpenAI
Muhammad Awais
À propos de ce service
Traduction automatique
Vous souhaitez créer un chatbot intelligent qui répond aux questions
à partir de VOS propres documents, bases de données ou base de connaissances ?
Je vais construire un pipeline RAG (Retrieval Augmented Generation)
qui relie vos données à un modèle d’IA puissant afin
qu’il fournisse des réponses précises et contextuelles à chaque fois.
CE QUE JE PROPOSE :
Chatbot RAG sur PDFs, CSVs, URLs ou fichiers texte
Développement de pipeline LangChain / LlamaIndex
Configuration de base de données vectorielle (FAISS, ChromaDB, Pinecone)
Intégration OpenAI / Gemini / modèles open-source
Interface de chat simple (Streamlit ou Gradio)
Code source complet + documentation
PARFAIT POUR :
Entreprises souhaitant un chatbot sur leurs propres données
Développeurs ayant besoin d’un système RAG prêt pour la production
Startups créant des outils de recherche ou de support alimentés par l’IA
Toute personne ayant essayé ChatGPT mais souhaitant qu’il soit entraîné sur SES données
MON STACK TECHNIQUE :
Python | LangChain | LlamaIndex | API OpenAI | FAISS |
ChromaDB | Pinecone | Streamlit | FastAPI | Docker
POURQUOI ME CHOISIR :
Je ne vous donne pas seulement du code, je vous fournis une solution fonctionnelle,
documentée et déployable. Chaque projet
inclut un code propre, des instructions claires pour l’installation, et
un support après livraison.
CONTACTEZ-MOI AVANT DE COMMANDER
Expliquez-moi votre cas d’usage
Découvrez Muhammad Awais
Muhammad Awais
AI Engineer
- DePakistan
- Membre depuisaoût 2022
- Temps de réponse moy.1 heure
Langues
Anglais
I am a motivated Computer Science student specializing in artificial intelligence, with hands-on experience building AI-powered applications including chatbots, research agents, and voice agents. I am passionate about leveraging cutting-edge AI frameworks and automation tools to solve real-world problems.
Traduction automatique
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FAQ
Traduction automatique
Qu’est-ce que RAG et en quoi diffère-t-il du fine-tuning ?
RAG (Retrieval Augmented Generation) relie un modèle d’IA à vos documents en temps réel — sans besoin d’entraînement. Le fine-tuning modifie le modèle lui-même. RAG est plus rapide, moins coûteux et plus facile à mettre à jour.
Quels types de fichiers prenez-vous en charge ?
PDF, TXT, CSV, DOCX, URLs web, et exportations Notion. Si vous avez un autre format, contactez-moi d’abord pour vérifier s’il est supporté.
Ai-je besoin d’une clé API OpenAI ?
Oui, pour les projets basés sur OpenAI, vous aurez besoin de votre propre clé API. Je peux aussi utiliser des modèles open-source (Mistral, LLaMA) si vous préférez éviter les coûts API.
Vais-je posséder le code source ?
Oui — 100 %. Tous les packages incluent le code source complet. Les versions Standard et Premium comprennent aussi la documentation pour que votre équipe puisse l’entretenir.
Pouvez-vous intégrer le chatbot RAG à mon site web ou application existante ?
Oui. Le package Premium inclut une intégration complète via API (FastAPI). Pour le package Standard, je fournis une application autonome. Envoyez-moi votre stack technique et je confirmerai.
Que faire si j'ai besoin de modifications après la livraison ?
Je propose des révisions gratuites dans le cadre de la commande initiale. Le package Premium inclut une semaine de support après livraison pour les bugs et questions.
Comment démarrer ?
Contactez-moi avec : (1) votre type de données, (2) votre cas d’usage, et (3) votre LLM préféré. Je répondrai dans l’heure et recommanderai le meilleur package pour vous.
