J'intégrerai des APIs AI, LLMS


À propos de ce service
Traduction automatique
Vous souhaitez intégrer des capacités d'IA intelligentes ou une mémoire persistante dans votre application web ?
Je suis ingénieur full-stack spécialisé dans l'intégration de LLM, les interfaces conversationnelles et les architectures RAG personnalisées. Je connecte des APIs modernes d'IA dans des bases de code existantes avec un code propre et prêt pour la production.
Ce que je peux réaliser pour vous :
- Intégration de modèles d'IA : configuration rapide d'OpenAI, Gemini ou Mistral avec streaming en temps réel et pipelines de prompts personnalisés.
- Appel de fonctions et utilisation d'outils : sorties JSON structurées, recherches dans des bases de données, automatisation d'API tierces.
- Fonctionnalités multimodales : génération d'images avec Stable Diffusion et traitement speech-to-text.
- RAG vectoriel et mémoire : pipelines de mémoire à long terme utilisant PostgreSQL (pgvector) pour que votre application conserve le contexte sur de longues sessions.
Pile technologique :
TypeScript, JavaScript, Next.js, Node.js, PostgreSQL (pgvector), Prisma, REST APIs.
Pourquoi me choisir ?
- Code propre, facile à maintenir et entièrement commenté
- Gestion sécurisée des clés API et routes authentifiées
- Livraison rapide et communication réactive
Veuillez m’envoyer un message avant de passer commande afin que nous puissions examiner votre architecture et vos besoins en API !
Découvrez Dmytro Y.
Full Stack Developer: Building Your Startups MVP with Nextjs and React
- DeUkraine
- Membre depuisnov. 2022
Langues
Ukrainien, Russe, Anglais
Traduction automatique
Mon portfolio
FAQ
Traduction automatique
Dois-je fournir mes propres clés API ?
Oui, vous devrez fournir vos propres clés API pour OpenAI, Google Gemini ou tout autre fournisseur d'IA que vous souhaitez utiliser. Je vous guiderai pour leur configuration en toute sécurité.
Pouvez-vous travailler avec mon dépôt de code existant ?
Oui, je peux intégrer directement des endpoints d'IA dans votre projet existant en TypeScript, Next.js ou Node.js via GitHub, GitLab ou une archive zip.
Quelle base de données utilisez-vous pour la mémoire persistante ?
Je travaille principalement avec PostgreSQL utilisant l'extension pgvector pour une recherche vectorielle haute performance, mais je peux aussi intégrer Pinecone, Supabase ou d'autres magasins de vecteurs.
