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Je vais développer un rag personnalisé pour votre entreprise
Mohammad Imran
À propos de ce service
Traduction automatique
Vous souhaitez créer un système RAG alimenté par l’IA capable de comprendre vos documents d’entreprise et votre base de données ? Je peux vous aider à concevoir une solution RAG fiable et évolutive adaptée à vos besoins.
Ce que je réalise
- Systèmes RAG et connaissances IA personnalisés
- RAG basé sur des documents et des bases de données
- Traitement de documents multi-format
- Intégrations LLM et API
- Agents IA et flux de travail intelligents
Pile technologique
Python · JavaScript · LangChain · LangGraph · Node.js · MongoDB · PostgreSQL · Supabase · GenAI
Que vous ayez besoin d’un chatbot Q&A pour documents, d’un assistant de connaissances interne ou d’une recherche d’entreprise alimentée par l’IA, je me concentre sur la création de solutions pratiques qui fournissent des résultats précis et utiles.
Contactez-moi avant de passer commande afin que nous puissions discuter de vos besoins et choisir la bonne architecture RAG pour votre projet.
Découvrez Mohammad Imran
Mohammad Imran
Senior React, NextJs Developer, Fullstack Developer having 5 YOE
- DeInde
- Membre depuisjanv. 2024
- Temps de réponse moy.1 heure
Langues
Anglais, Ourdou, Hindi, Telugu
I’m a Senior React & Next.js Developer with 5+ years of enterprise experience building scalable, high-performance web applications. I specialize in React.js, Next.js, TypeScript, JavaScript, Redux Toolkit, Tailwind CSS, responsive UI, and Figma-to-React development. I build modern websites, SaaS platforms, dashboards, and custom web applications with clean, maintainable code. I also work with REST APIs, third-party integrations, and AI-powered applications including LLM and RAG integrations.
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Mon portfolio
FAQ
Traduction automatique
De quoi avez-vous besoin de ma part pour commencer ?
J'aurai besoin de vos exigences, documents ou source de données, modèle d'IA préféré (si vous en avez un), et détails sur la façon dont vous souhaitez que les utilisateurs interagissent avec le système RAG.
Pouvez-vous créer un système RAG en utilisant mes documents d'entreprise ou ma base de données ?
Oui. Je peux développer des solutions RAG en utilisant des PDFs, des fichiers Word, du texte, des sites web ou des données structurées d'entreprise comme MongoDB et PostgreSQL.
Puis-je utiliser mon propre LLM ou API ?
Oui. Je peux intégrer des modèles et des API tels que OpenAI, Gemini, Claude, ou des modèles hébergés localement en fonction des besoins de votre projet.
Pouvez-vous intégrer le système RAG dans mon application existante ?
Oui. Je peux intégrer le backend RAG avec votre application web, API, base de données ou interface utilisateur existante.
Le système RAG fournira-t-il des réponses précises à partir de mes données ?
Je concevrai le processus de récupération pour fournir un contexte pertinent au LLM et réduire les réponses hors sujet ou hallucinations. Cependant, la précision dépend de la qualité, de la structure et de la complétude de vos données.
