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Je vais créer un chatbot rag personnalisé pour vos documents PDF
Feichen
À propos de ce service
Traduction automatique
Je conçois des pipelines RAG (Retrieval-Augmented Generation) sur mesure qui transforment vos documents en un assistant Q&A intelligent. Vous fournissez les fichiers (PDF, Word, sites web, markdown, etc.) et je conçois une solution complète : découpage, embeddings, stockage vectoriel, récupération et une interface de chat claire basée sur votre propre base de connaissances.
Ce que je livrerai :
- Architecture de pipeline RAG personnalisé pour vos documents
- Configuration de la base de données vectorielle (Pinecone, Qdrant, Chroma, Weaviate, etc.)
- Stratégie d’ingestion et de découpage adaptée à votre contenu
- Récupération et reranking optimisés pour votre cas d’usage
- Réponses avec sources pour éviter les hallucinations
- Intégration API ou interface de chat propre
Je travaille avec votre stack préférée (Python, LangChain/LlamaIndex, OpenAI ou tout autre fournisseur de LLM) et je fournis un code testé, prêt pour la production, avec une documentation claire.
Découvrez Feichen
Feichen
AI ML Engineer, LLM Fine tuning and Private Deployment Specialist
- DeChine
- Membre depuisaoût 2026
- Temps de réponse moy.1 heure
Langues
Anglais, Chinois
AI/ML engineer specializing in LLM fine-tuning (LoRA/QLoRA) and private model deployment. Built a fact/opinion classification model via Qwen3-14B-4bit LoRA, achieving 99.7% accuracy on a 300-sample benchmark. I run a private 4-node Mac Mini M4 cluster - fine-tune and deploy your model locally, keeping your data 100% in your own infrastructure. Services: Custom LLM fine-tuning (LoRA/QLoRA), private/local model deployment & API serving (FastAPI), RAG pipelines, training data preparation & evaluation design. Fast, clear communication, English & Chinese.
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