Je vais construire et déployer un système RAG en production

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AYESHA SHAHID
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À propos de ce service

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Vous en avez assez de chercher dans de longs PDFs ou rapports ? Je vais créer une application RAG (Retrieval-Augmented Generation) sur mesure pour discuter avec vos documents et obtenir des réponses précises et citées instantanément.

Je suis un chercheur en ML publié (Springer Nature, 2026) avec une expérience pratique dans la construction de systèmes RAG en production, pas seulement des tutoriels basiques.


CE QUE JE CONSTRUIS :

  • Système Q&A pour PDF/document : téléchargez n’importe quel document, posez des questions, recevez des réponses citées.
  • Chatbot de base de connaissances connectant vos données, politiques ou manuels à un assistant IA.
  • Assistant pour documents médicaux, juridiques ou techniques.
  • Pipeline RAG avec prévention des hallucinations et citations de sources.
  • RAG multi-document avec filtrage et recherche par métadonnées.


MON STACK TECHNIQUE :

  • LangChain + FAISS / ChromaDB pour la récupération
  • Llama 3, Mistral ou GPT-4 pour la génération
  • Streamlit ou FastAPI pour l’interface
  • Docker pour le déploiement
  • HuggingFace Spaces ou votre cloud préféré


POURQUOI ME CHOISIR :

  •  Systèmes RAG réels déployés avec démonstrations en direct disponibles.
  • Rigueur académique : je construis une IA précise, pas seulement impressionnante.
  • Les livraisons incluent un code source propre et une documentation.


Contactez-moi avant de commander pour discuter de votre structure de données. Construisons votre assistant IA ensemble.

  • Moteur d'IA

    • GPT
    • Llama
    • Autres

  • Langage de programmation

    • Python
    • Autres

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AYESHA SHAHID

ML Researcher, Healthcare AI, RAG and LLM Apps, Springer Published

  • DePakistan
  • Membre depuismai 2026
  • Temps de réponse moy.1 heure

  • Langues

    Ourdou, Anglais
Published ML researcher (Springer Nature, 2026) specializing in healthcare AI, RAG applications, and production ML systems. I've trained 15+ model architectures, including BiLSTM, CNN, XGBoost, and LLMs across medical and NLP domains. I build RAG apps with LangChain and FAISS, ML pipelines with FastAPI and Docker, and deep learning models for classification and prediction. Every delivery is clean, documented, and production-ready, not just a notebook.

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