Je concevrai des applications LLM et Rag avec LangChain et OpenAI


À propos de ce service
Traduction automatique
Je conçois des applications LLM en Python - systèmes RAG qui répondent aux questions tirées de vos documents, recherche sémantique et assistants IA connectés à vos données. CE QUE JE CONSTRUIS : - Q&R RAG sur documents — posez des questions sur vos PDFs, documents et contenus de site, réponses avec références sources - Recherche sémantique - embeddings + index vectoriel (FAISS) sur votre ensemble de documents - Intégration LLM - API OpenAI connectée à votre application, outil ou flux de travail (LangChain) - Conception d’invite et tests de réponses par rapport à vos propres questions. COMMENT CELA FONCTIONNE : 1. Vous partagez vos documents et les questions auxquelles le système doit répondre 2. Je découpe, embed et indexe les documents 3. Je connecte le LLM + récupération et je teste les réponses 4. Livraison : application fonctionnelle / API + notes de configuration. Envoyez-moi d’abord votre cas d’usage — je vous dirai simplement ce qui peut être construit à partir de vos documents avant que vous ne commandiez.
Découvrez Vishal Kumar
AI Chatbots Python n8n Automation ML NLP LLM RAG Voice Calls
- DeInde
- Membre depuisoct. 2026
- Temps de réponse moy.1 heure
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Hindi, Anglais, Allemand
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FAQ
Traduction automatique
Quels documents puis-je utiliser ?
PDF, fichiers Word, texte et pages web.
Quels modèles ?
Modèles OpenAI via l’API, avec LangChain. Vous utilisez votre propre clé API — l’utilisation du fournisseur est facturée au coût, généralement quelques centimes par requête.
Les réponses restent-elles ancrées dans mes documents ?
Le système extrait des informations de vos documents et fournit des références sources ; je le teste sur vos questions avant la livraison.
Peut-il se connecter à mon site web ou application ?
Le premium inclut une API Flask que votre produit peut appeler.

