Je vais construire un chatbot RAG personnalisé avec langchain sur vos documents

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dilrabokhidirov
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Dilrabo
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À propos de ce service

Traduction automatique

Vous avez besoin d’un chatbot qui CONNAÎT réellement votre entreprise, vos documents, vos

politiques, vos données et qui ne hallucine pas ?


Je crée des chatbots RAG (Retrieval-Augmented Generation) de niveau production

qui ancrent chaque réponse dans VOS documents en utilisant LangChain + ChromaDB

+ GPT-4 / Claude / Llama.


QUI JE SUIS :

Ingénieur en ML avec MSc en génie logiciel (IA), mention honorable

Stages chez EPAM Systems & Numeo.ai en développement de RAG de niveau production

Chercheur en IA publié (MIT@AIS-2025, Cracovie 2025)

Résultats passés : précision de 96 %, inférence 40 % plus rapide, 40 % de travail manuel en moins


CE QUE VOUS OBTENEZ :

Pipeline RAG personnalisé sur vos PDFs, DOCX, sites web ou bases de données

Recherche hybride (sémantique + BM25) pour des réponses précises et citées

Backend FastAPI prêt à intégrer à votre application ou site web

Interface Streamlit optionnelle pour démos instantanées

Code source, documentation claire, instructions de déploiement

Les réponses avec hallucination restent ancrées dans VOS données


PARFAIT POUR :

Fondateurs SaaS ajoutant l’IA à leur produit

Agences créant des chatbots pour leurs clients

Consultants, avocats, éducateurs avec bases de connaissances

Domaines du e-commerce, de la santé et de la finance où la précision est essentielle

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Dilrabo

Machine Learning Engineer

  • DeOuzbékistan
  • Membre depuismai 2026
  • Langues

    Français, Ouzbek, Anglais
AI/ML Engineer specializing in LLM systems, RAG pipelines, and computer vision. MSc Software Engineering (AI), Honours. Internships at EPAM Systems and Numeo.ai. Published researcher at MIT@AIS-2025 and Kraków Cybersecurity Conference 2025. LLM chatbots and RAG (LangChain, OpenAI, ChromaDB) Custom computer vision models (YOLOv8, TrOCR, DenseNet, ResNet) End-to-end ML deployment on FastAPI + Docker + Azure/GCP AI automation workflows with n8n 96% detection accuracy, 40% faster inference, 12% improvement in logistics prediction, 40% reduction in manual operations via LLM automation.

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