Je vais construire des pipelines RAG personnalisés, une recherche vectorielle et des applications web IA


À propos de ce service
Traduction automatique
Vous souhaitez créer une application Web d’IA alimentée par un RAG réel (Retrieval-Augmented Generation) et par une recherche vectorielle sémantique, et non pas seulement une simple interface ?
Bonjour, je suis Aditya, fondateur et responsable technique chez DORVANTECH. J’élabore des applications IA en production, des pipelines RAG personnalisés et des systèmes LLM en temps réel en utilisant Next.js 16, React 19, TypeScript, Python, Google Gemini, OpenAI et Firebase GenKit.
Ce que je crée :
* Pipelines RAG personnalisés (dialoguer avec des PDFs, des documents, des bases SQL ou des données personnalisées)
* Moteurs de recherche sémantique et de correspondance (alignement CV/emploi/produit via des embeddings vectoriels et similarité cosinus)
* Applications web IA complètes avec authentification, Prisma, PostgreSQL et export PDF
* Interfaces IA en temps réel et workflows LLM automatisés
Stack technique : Next.js, React, Node.js, Python, PostgreSQL, Prisma, Supabase, LangChain, APIs OpenAI/Gemini, bases de données vectorielles et WebSockets.
Écrivez-moi avant de commander en indiquant vos besoins opérationnels afin que nous puissions cartographier l’architecture !
Découvrez Aditya Dorvan
Full Stack Nextjs , AI Agents , RAG Systems Engineer
- DeInde
- Membre depuisoct. 2026
- Temps de réponse moy.1 heure
Langues
Hindi, Anglais
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FAQ
Traduction automatique
L’IA peut-elle répondre strictement à partir des documents de mon entreprise sans hallucinations ?
Oui ! En utilisant une architecture RAG avec des prompts système stricts et des seuils de confiance, l’IA ne répondra qu’en se basant sur vos documents approuvés et citera correctement les sources.
Fournissez-vous le code source complet ?
Oui, 100 % propriétaire du code source propre et bien documenté est fourni avec chaque package, ainsi qu’un support de déploiement.

