Je vais construire une pipeline rag personnalisée et un agent IA avec fastapi et pgvector

Vous souhaitez intégrer des données personnalisées dans des modèles de langage de grande taille (LLMs) avec une grande précision et une faible latence ?

Je conçois des systèmes Retrieval-Augmented Generation (RAG) robustes, prêts pour la production, et des workflows d'Agentic AI adaptés aux besoins de votre entreprise.

Ce que je propose :

- Architecture RAG personnalisée : découpage de documents, génération d'embeddings (Cohere, OpenAI, Jina) et stockage vectoriel.

- Bases de données vectorielles : PostgreSQL (pgvector), Pinecone ou Qdrant.

- Recherche hybride : recherche dense + sparse pour une précision maximale de récupération.

- Intégration backend : API REST performantes construites avec Python et FastAPI.

- Agents IA autonomes : workflows LangGraph pour des tâches complexes et multi-étapes.

- Code propre et documentation : code entièrement typé (Pydantic), documenté et Dockerisé.

Stack technologique :

Python | FastAPI | PostgreSQL / pgvector | LangChain / LangGraph | Docker | OpenAI / Cohere

Notre méthode de travail :

1. Contactez-moi avec vos besoins avant de passer commande.

2. Nous définissons la portée du projet, la stack technologique et les livrables.

3. Je construis, teste et livre le système avec des instructions étape par étape.

Transformons vos données en un système IA intelligent. Envoyez-moi un message pour commencer !