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Je vais créer un chatbot AI rag personnalisé et une application LLM sur vos documents
Awais Ali
À propos de ce service
Traduction automatique
Ingénieur en IA et architecte de solutions. Je crée des systèmes RAG et des applications LLM qui résistent au contact avec des données réelles.
La plupart des chatbots IA échouent de la même manière : la récupération renvoie le mauvais passage et le modèle invente le reste avec confiance. C’est un problème de système, pas de prompt, et c’est là que plus de 15 ans d’ingénierie de production font leur preuve. J’ai construit des agents IA en production, notamment derrière un SSO d’entreprise pour plus de 100 000 utilisateurs et des plateformes géospatiales à l’échelle du pays.
ENTIÈREMENT AUTO-HÉBERGÉ SI VOUS EN AVEZ BESOIN
Modèles à poids ouverts sur votre propre matériel, vos données ne quittant jamais votre réseau. J’ai créé des systèmes isolés qui fonctionnent sans Internet.
CE QUE JE CONSTRUIS
RAG sur vos documents, bases de données et API. Stratégie de découpage et d’intégration, recherche vectorielle, reranking, réponses basées sur des citations, contrôle des hallucinations et outils d’évaluation.
STACK
Python, LangChain, LangGraph, CrewAI, FastAPI, Node.js, React
OpenAI GPT, Claude, Gemini, ou modèles à poids ouverts que vous hébergez vous-même
PostgreSQL avec pgvector, Redis, Docker, Kubernetes, AWS
Si une recherche simple pouvait le faire pour un dixième du coût, je le dirais.
Dites-moi quelles sont vos données et ce que vous souhaitez que les gens leur demandent.
Découvrez Awais Ali
Awais Ali
Solution Architect, AI Agentic, Enterprise Software, UAV Robotics, GIS
- DePakistan
- Membre depuisfévr. 2021
- Dernière commande5 années
Langues
Anglais, Ourdou
Solution Architect, 15+ years on mission-critical systems.
C2 and battlefield-visualization platforms: real-time MIL-STD-2525 tactical maps over 3D terrain, country-scale geospatial ETL, offline and air-gapped. Enterprise SSO on Keycloak: 100,000+ users at 99.9% uptime. Layer-1 blockchain: Solidity, multi-sig wallet, explorer, ERC-4337 email sign-in. Ran my own firm 5 years: 7 custom UAV platforms and the ground-control stack that flew them. AI agents in production - RAG, LLMs, LangChain, CrewAI
.NET, Node, Python, React | Azure, AWS, GCP | Docker, Kubernetes | PostGIS | ArduPilot, PX4, ROS2
Traduction automatique
Mon portfolio
FAQ
Traduction automatique
Qu’est-ce que RAG, en une phrase ?
Au lieu d’espérer que le modèle connaît déjà votre activité, il recherche d’abord dans vos documents réels et répond à partir de ce qu’il a trouvé, avec des citations que vous pouvez vérifier.
Va-t-il inventer des choses ?
C’est le mode d’échec contre lequel toute la construction est conçue - ancrage, citations, et un outil d’évaluation pour que vous puissiez le mesurer plutôt que d’espérer. Personne ne peut honnêtement promettre zéro.
Quel modèle utilisez-vous ?
Selon ce qui correspond à vos contraintes de précision, de confidentialité et de coût. Vous choisissez le compromis, pas une configuration par défaut.
Peut-elle fonctionner sur nos propres serveurs ?
Oui. Modèles à poids ouverts sur votre propre matériel ou dans votre propre réseau, pour que vos données ne quittent jamais votre environnement. J’ai construit des systèmes entièrement isolés, sans Internet.
Ai-je besoin de cela, ou une recherche suffit-elle ?
Demandez-moi. Si une recherche simple suffit, je le dirai ; c’est une solution beaucoup moins coûteuse et je préfère vous le dire maintenant plutôt qu’à la livraison.
Faites-vous du fine-tuning ?
Priorité à la récupération - moins cher, plus rapide à modifier, et généralement ce dont les gens ont besoin quand ils parlent de fine-tuning. Si un vrai ajustement est nécessaire, je le dirai.
