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

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À propos de ce service

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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.

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Farheenfathimaa

I Build RAG Chatbots and AI Automation for Businesses

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    Ourdou, Anglais, Telugu, Hindi
I'm an AI/ML Engineer building production-ready RAG pipelines, LLM apps, and Python automation — not just prototypes. Built: retail RAG chatbot with RBAC + Docker; multilingual speech pipeline on HuggingFace; multi-agent system with 99%+ accuracy; NL-to-SQL with FastAPI; ELK on Kubernetes handling 100K+ daily logs. Need a document chatbot, automation script, or custom ML model? I deliver it deploy-ready. Stack: Python, LangChain, FastAPI, FAISS, Docker, PyTorch, Groq, Kubernetes

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