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Je vais construire un système RAG sécurisé avec une base de données vectorielle et des citations de sources
Muhammad Bilal
Level 1
À propos de ce service
Traduction automatique
Arrêtez de déployer des chatbots qui hallucinent. Un système RAG ancre les réponses de votre IA dans vos documents, bases de données ou base de connaissances, chaque réponse étant accompagnée d'une citation de la source. Ce service fournit un pipeline RAG en production avec une base de données vectorielle, une optimisation de la récupération et des sorties basées sur la source que vous pouvez déployer et surveiller.
Ce qui est inclus : ingestion de documents (PDF, DOCX, web, Markdown), découpage adapté à votre contenu, sélection du modèle d'embedding, configuration de la base de données vectorielle (Pinecone, ChromaDB ou pgvector), récupération hybride, citations de sources et évaluations de base pour la qualité de la récupération.
Preuve dans le portfolio : j'ai construit un agent IA RAG sécurisé utilisant LangChain, FAISS et ChromaDB avec un pipeline d'embedding sécurisé et des réponses basées sur la source, déployé avec FastAPI et Docker. Source complète sur mon GitHub (MuhammadBilal0021/rag-document-assistant).
Ce qui n'est pas inclus : formation de modèles d'embedding personnalisés, une interface de chat complète (voir mon service Web App IA), migration de data warehouses existants.
Pour commencer : envoyez-moi un message.
1. quels documents/données le système RAG doit utiliser comme base,
2. quelles questions les utilisateurs poseront,
3. votre volume de requêtes attendu.
Découvrez Muhammad Bilal
Muhammad Bilal
Data Scientist
Level 1
- DePakistan
- Membre depuisjuil. 2020
- Temps de réponse moy.2 heures
- Dernière commande3 mois
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Ourdou, Anglais, Allemand, Espagnol
I'm a dedicated data scientist with expertise in data analysis, machine learning, and predictive modeling. I transform complex data into actionable insights and predictive models that drive business decisions. Alongside my data science work, I offer specialized book formatting services for Amazon KDP, IngramSpark, Lulu, and more. From precise formatting and captivating cover design to metadata optimization and publishing assistance, I ensure your book meets all requirements and stands out. Let's work together to bring your data projects and publishing dreams to life!
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FAQ
Traduction automatique
Quelle base de données vectorielle devrais-je utiliser ?
ChromaDB si vous souhaitez une solution open-source et auto-hébergée. Pinecone si vous préférez une gestion complète. pgvector si vous utilisez déjà PostgreSQL. Je vous conseillerai en fonction de votre échelle et de votre budget.
Comment évitez-vous les hallucinations ?
La récupération hybride sélectionne le bon contexte, l'instruction de prompting demande au modèle de répondre uniquement à partir de ce contexte, et une évaluation de fidélité signale les réponses non fondées.
Peut-il gérer plus de 50K documents ?
Oui, avec le niveau Premium, en utilisant le filtrage par métadonnées et une base de données vectorielle évolutive. Les coûts d'embedding sont facturés directement via votre fournisseur d'API.
Supportez-vous les documents non anglophones ?
Oui, en utilisant des modèles d'embedding multilingues couvrant plus de 100 langues.
