Je vais créer un chatbot RAG personnalisé ou une application LLM avec langchain, faiss et fastapi


À propos de ce service
Traduction automatique
Vous êtes submergé par des documents ? Besoin d’un chatbot qui connaît réellement vos données, pas seulement des réponses génériques d’internet ?
Je conçois des systèmes Retrieval-Augmented Generation (RAG) de qualité production et des applications LLM adaptées à votre cas d’usage, que ce soit un bot Q&A PDF, une interface de requête à une base de données ou un workflow multi-agent complet.
Ce que je réalise :
- pipelines RAG sur PDFs, CSVs, sites web ou bases de données
- chatbots LLM avec mémoire de conversation et citations de sources
- agents NL-to-SQL (interrogez votre base en anglais simple)
- systèmes multi-agent pour des workflows de raisonnement complexes
- backends FastAPI + interfaces Streamlit/React
- packages Dockerisés, prêts à déployer
Stack technologique : LangChain · LangGraph · FAISS · ChromaDB · OpenAI / Groq / HuggingFace · FastAPI · Docker · Python
Pourquoi moi : Je suis ingénieur en IA/ML avec une expérience pratique dans le déploiement de chatbots RAG pour de vrais clients (voir mon portfolio : github.com/farheenfathimaa/project-portfolio). Je code propre, documenté, pas seulement des démos fonctionnelles.
Vous obtenez : un dépôt GitHub bien structuré, des instructions pour configurer l’environnement, et un README que vous pouvez suivre facilement.
Discutons de votre cas d’usage avant votre commande pour que je sois sûr de vous livrer exactement ce dont vous avez besoin.
Découvrez Farheenfathimaa
I Build RAG Chatbots and AI Automation for Businesses
- DeInde
- Membre depuismai 2024
- Dernière commande1 an
Langues
Ourdou, Anglais, Telugu, Hindi
Traduction automatique
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FAQ
Traduction automatique
Q : Quel fournisseur LLM utilisez-vous ?
R : Par défaut, OpenAI (GPT-4 ou 3.5). Je peux aussi utiliser Groq, Gemini, Mistral, Claude ou tout modèle HuggingFace — indiquez-moi votre préférence ou votre budget.
Q : Dois-je fournir mes propres clés API ?
R : Oui, vous aurez besoin d’une clé API pour le fournisseur LLM (par exemple OpenAI). Je vous montrerai exactement où l’ajouter — elle reste privée.
Q : Pouvez-vous intégrer cela à ma base de données ou application existante ?
R : Oui — partagez votre schéma ou docs API, et je réaliserai l’intégration. Mentionnez cela avant de commander pour que nous puissions bien définir le périmètre.
Q : Dans quel format livrez-vous le code ?
R : Un dépôt GitHub privé avec tout le code source, Dockerfile, modèle .env, et un README avec les étapes de configuration.
Q : Pouvez-vous aussi l’héberger ou le déployer pour moi ?
R : Les conseils pour le déploiement sont inclus dans le niveau Premium. Pour l’hébergement géré, c’est une autre organisation — contactez-moi.

