Je vais créer une IA rag professionnelle avec django ou fastapi


À propos de ce service
Traduction automatique
Empêchez votre IA de faire des hallucinations. ChatGPT standard ne connaît pas votre activité. Je comble cette lacune.
Vous souhaitez intégrer des modèles d'apprentissage automatique (comme OpenAI/ChatGPT, Anthropic) avec vos propres données propriétaires ? Les modèles d'IA standards sont parfois imprécis ou manquent d'informations spécifiques à votre entreprise. Je me spécialise dans la création d'API Retrieval-Augmented Generation (RAG) en utilisant Python, le Django REST Framework et des bases de données vectorielles robustes.
Ce que je propose dans ce service :
- Pipeline d'ingestion de données : j'extrais du texte à partir de PDFs, fichiers CSV ou sites web et le convertis en embeddings vectoriels.
- Configuration de bases de données vectorielles : architecture avec PostgreSQL (pgvector) ou ChromaDB.
- Intégration de modèles d'apprentissage automatique personnalisés : intégration avec LangChain/LlamaIndex pour générer des réponses précises et contextuelles.
- APIs REST sécurisées : endpoints propres, documentés (Swagger) et sécurisés, prêts à être utilisés par votre frontend ou application mobile.
Ma stack technologique : Python, Django, DRF, PostgreSQL, Neon DB, LangChain, API OpenAI.
️Important : Merci de m’envoyer un message AVANT de passer votre commande pour discuter de vos sources de données et de vos besoins métier, afin de trouver le meilleur prix pour nous deux. Construisons ensemble une solution IA évolutive !
Découvrez Daniel S
Full Stack Web Developer Django rest Specialist
- DeVenezuela
- Membre depuisjanv. 2026
- Temps de réponse moy.1 heure
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FAQ
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Couvrez-vous les coûts de l'API OpenAI ou des serveurs d'hébergement ?
Non. Le prix de ce service couvre l'architecture, le développement et le déploiement du backend. Vous devrez fournir vos propres clés API (OpenAI, Anthropic, etc.) et créer des comptes pour les services de base de données/hébergement (comme Neon DB, AWS ou Railway). Je vous guiderai dans ce processus de configuration.
Mes données métier propriétaires sont-elles en sécurité et privées ?
Absolument. En utilisant une architecture RAG personnalisée avec PostgreSQL (pgvector) ou ChromaDB, vos données sont isolées. Contrairement à la version web gratuite de ChatGPT, les données envoyées via l'API officielle d'OpenAI ne sont pas utilisées pour entraîner leurs modèles publics, garantissant la confidentialité de votre intelligence d'entreprise.
De quoi ai-je besoin pour commencer ?
Pour commencer, j'ai besoin d'une explication claire de votre cas d'utilisation, des sources de données que vous souhaitez ingérer (PDFs, CSVs, URLs exactes pour le scraping), et des clés API pour le LLM de votre choix. Il est également fortement recommandé de discuter brièvement de votre stack technologique actuel.
Comment allez-vous livrer le produit final ?
Je fournis un code source Python/Django propre, commenté en détail. Selon le package choisi, je peux déployer l'API directement sur votre fournisseur cloud (Railway, Render, etc.). Tous les endpoints seront documentés en détail avec Swagger UI.
Cette API peut-elle être facilement intégrée à mon frontend ou application mobile existante ?
Oui. La sortie est une API RESTful standard renvoyant des réponses JSON structurées. Que votre équipe frontend utilise React, Vue ou que vous construisiez une application mobile avec React Native, l'intégration de ces endpoints sera simple et conforme aux standards.
Que se passe-t-il si mes documents sont mis à jour ou changent au fil du temps ?
L'API est conçue avec des endpoints spécifiquement pour l'ingestion de données. Vous (ou votre système d'administration) pouvez accéder à ces endpoints pour télécharger de nouveaux PDFs ou textes, et le système vectorisera automatiquement ces nouvelles informations et mettra à jour la base de données, maintenant la connaissance de votre IA totalement à jour.
