Je vais créer une application d'IA rag personnalisée et un chatbot de recherche de documents

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Harish J
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build a custom rag ai app and document search chatbot
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À propos de ce service

Traduction automatique

Description du service

Souhaitez-vous une IA capable de dialoguer avec vos PDFs, documents ou bases de données avec précision ? Je vais créer un système RAG prêt pour la production pour votre entreprise...


Je me spécialise dans les architectures GenAI de production et les systèmes backend asynchrones utilisant Python, FastAPI, Vector DBs et LLMs (OpenAI, Groq, Llama 3).

️ Principales capacités :

  • Pipeline RAG de production : ingestion et parsing asynchrones de documents (PDFs, Docs).
  • Recherche vectorielle : récupération haute performance avec Qdrant, Pinecone, ChromaDB.
  • Reranking neural : reranking BGE Cross-Encoder pour une précision accrue dans la récupération de contexte.
  • Orchestration multi-LLM : OpenAI GPT-4o, Groq Llama-3 avec logique de basculement.
  • Passerelles API : endpoints FastAPI à haute concurrence avec authentification par clé API.
  • Dockerisation : containerisation propre prête pour le déploiement cloud (AWS/GCP).

Pile technologique :

Python | FastAPI | Qdrant | Pinecone | LlamaIndex | LangChain | OpenAI | Groq | Docker

Pourquoi me choisir ?

  • Code propre, modulaire, suivant strictement les principes SOLID.
  • Résilience intégrée pour gérer les limites de débit, les retries et les défaillances de fournisseurs.
  • Code entièrement commenté

Discutons de votre projet ! Envoyez-moi un message avant de passer commande pour que nous puissions adapter l’architecture à vos besoins spécifiques en données.

  • Moteur d'IA

    • GPT
    • LLaMa
    • Claude

  • Langage de programmation

    • Python

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Harish J

Enterprise Rag and AI Systems Engineer

  • DeInde
  • Membre depuisavr. 2026

  • Langues

    Anglais
I am an AI Engineer specializing in enterprise-grade Retrieval-Augmented Generation (RAG) pipelines, LLM orchestration, and high-throughput FastAPI backends. I build low-latency systems with Qdrant vector search, LlamaParse document ingestion, and hybrid reranking mechanisms.

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