Je vais construire un chatbot AI RAG avec l'API Claude et chromadb


À propos de ce service
Traduction automatique
Je crée des fonctionnalités alimentées par l'IA en utilisant l'API Claude (Anthropic) et RAG (Retrieval-Augmented Generation) avec ChromaDB — transformant votre application en quelque chose capable de comprendre et de répondre aux questions à partir de vos propres données.
Ce que je fais réellement :
- Concevoir et mettre en œuvre des pipelines RAG : découpage de documents, embeddings, recherche vectorielle avec ChromaDB
- Intégrer l'API Claude pour des réponses intelligentes, des sorties structurées et une logique conversationnelle
- Emballer le tout dans un backend FastAPI propre, avec PostgreSQL (via SQLAlchemy 2.0) pour stocker l'historique des chats, les métadonnées ou les données utilisateur
- Mettre en place un déploiement basé sur Docker lorsque vous avez besoin d'une solution prête pour la production
Mon expérience : Je travaille quotidiennement avec FastAPI, PostgreSQL et l'API Claude, y compris un projet basé sur RAG (Rocket Projection) qui combine une boucle d'agent avec une recherche vectorielle sur des données réelles. Je privilégie des intégrations solides et fonctionnelles plutôt que de promettre des fonctionnalités que je n'ai pas réellement développées.
Ce qui n'est pas inclus dans ce Gig (mais dont nous pouvons discuter séparément) : l'ajustement fin des modèles AI, le développement d'applications mobiles.
Parlons de votre projet avant de commander — je vous dirai honnêtement si RAG/API Claude est adapté ou si je vous recommande une approche plus simple si ce ne l'est pas.
Découvrez Darov
Python Backend Developer, FastAPI, AI and RAG Integration
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FAQ
Traduction automatique
Affinez-vous des modèles d'IA ?
Pas pour le moment — je me concentre sur RAG et les intégrations basées sur prompt avec l'API Claude, qui couvrent la plupart des cas d'utilisation réels sans le coût et la complexité de l'ajustement fin.
Avec quel fournisseur d'IA travaillez-vous ?
Principalement l'API Claude (Anthropic). Les modèles et les patterns d'intégration sont similaires entre les fournisseurs de LLM, donc c'est facile à adapter si nécessaire.
Dois-je fournir mes propres données pour le système RAG ?
Oui — vous fournirez les documents/données que vous souhaitez que l'IA référence (PDF, docs, enregistrements de base de données, etc.). Je m'occupe du découpage, de l'embedding et de la configuration de la recherche.
Pouvez-vous déployer cela en production ?
Oui, le package Premium inclut un déploiement basé sur Docker. Pour Basic/Standard, je fournis un code fonctionnel que vous pouvez déployer vous-même, ou nous pouvons discuter d'un déploiement en option supplémentaire.

