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Je vais construire une pipeline RAG de production avec langchain et une base de données vectorielle


À propos de ce service
Traduction automatique
Vous souhaitez créer un système RAG (Retrieval-Augmented Generation) pour vos documents, votre base de connaissances ou votre site web ? Vous êtes au bon endroit.
Je suis ingénieur en IA avec deux articles de recherche publiés (IJCNIS, IRJET) et une expérience en production dans le déploiement de systèmes LLM chez Sambhav AI, où j’ai amélioré les performances de 50 %. Je conçois des pipelines RAG qui fonctionnent réellement en production, pas de simples démos sur notebook fragiles.
Ce que vous obtenez :
Ingestion propre des documents (PDF, DOCX, web, APIs) Embeddings vectoriels avec OpenAI ou HuggingFace modèles ChromaDB ou Pinecone comme votre stockage vectoriel Orchestration avec LangChain avec mémoire et re-ranking Intégration avec GPT-4o, Claude ou Gemini Code Python propre, documenté et que vous possédez
Pourquoi me choisir :
Publié dans IJCNIS (Deep Learning for Skin Cancer) et IRJET (Job Search ML) Pipelines de production Whisper + OCR chez Sambhav AI 50 % plus rapide Création de DevBridge (générateur de documentation IA, gain de 65 % de temps) GitHub : github.com/harshaldonarkar Portfolio : harshaldonarkar.github.io
Veuillez m’envoyer un message avant de commander afin que je puisse confirmer la faisabilité et recommander le bon package selon le volume de vos données et votre cas d’usage.
Découvrez Harshal D
AI Engineer: RAG Pipelines and LLM Integration Expert
- DeInde
- Membre depuisavr. 2022
Langues
Hindi, Marathi, Anglais
Traduction automatique
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FAQ
Traduction automatique
Ai-je besoin de mes propres clés API ?
Clés API OpenAI ou Anthropic. Je vous guiderai pour la configuration si nécessaire.
Quels formats de données prenez-vous en charge ?
PDF, DOCX, TXT, CSV, pages web, APIs, bases de données SQL.
Pouvez-vous le déployer sur mon serveur ?
Oui — le package Premium inclut le déploiement Docker avec documentation complète.
Vais-je obtenir le code source ?
Toujours. Code Python propre et commenté avec un README.
Et si mes documents sont en hindi / autres langues ?
Oui — je construis des RAG multilingues utilisant des modèles d’embedding multilingues.

