Je vais construire des applications LLM personnalisées avec rag

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hami95
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AbdurRehman
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À propos de ce service

Traduction automatique

Vous avez besoin d’un système RAG qui fonctionne réellement avec vos données réelles, pas seulement avec un jeu de données fictif ?


Je crée des pipelines RAG de niveau production qui permettent à votre équipe de rechercher dans des milliers de documents avec des réponses rapides, précises et contextuelles alimentées par les meilleurs LLMs.


CE QUI EST INCLUS :

Pipeline d’ingestion de documents (PDF, DOCX, CSV, TXT, URLs web)

Génération d’embeddings + configuration du magasin de vecteurs (Pinecone, pgvector, Chroma)

Intégration LLM (OpenAI GPT-4, Claude, Gemini ou open-source)

Point de terminaison FastAPI + surveillance LangSmith + déploiement prêt pour Docker

Documentation complète et support après lancement


Contactez-moi d’abord, je vais examiner votre cas d’utilisation et confirmer le bon package.

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AbdurRehman

Senior AI Engineer

  • DePakistan
  • Membre depuisdéc. 2018
  • Langues

    Anglais, Ourdou, Punjabi, Espagnol, Allemand, Français, Italien
With over 5 years of experience, I have built production-ready AI systems and enterprise RAG pipelines using LangChain, LangGraph, Pinecone, pgvector, FastAPI, Docker, OpenAI API, Claude API, and LangSmith. I help businesses create scalable AI infrastructure, internal knowledge search, AI automation workflows, compliance retrieval systems, document analysis tools, and KPI dashboards. Every project includes clean architecture, vector DB integration, monitoring, documentation, and long-term scalability, built for real production use, not just demos.

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