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Je vais construire des RAG avancés, graph RAG et agentic RAG avec citations
Junaid
À propos de ce service
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Les outils génériques de type « chat avec vos PDFs » échouent sur des données d'entreprise complexes. Vous avez besoin d'un RAG qui gère les relations, les questions multi-hop et les requêtes ambiguës.
Je suis Junaid, développeur full-stack basé au Royaume-Uni. Je crée des systèmes RAG avancés, graphes et agentiques — y compris une base de connaissances multi-locataires en ligne dans mon portfolio.
Ce que je construis :
RAG avancé : récupération hybride (sémantique + mot-clé + reranking), réécriture de requêtes, fusion multi-documents, citations de sources avec scores de confiance.
RAG graph : extraction de graphes de connaissances, récupération sensible aux entités, raisonnement multi-hop sur Neo4j ou des graphes en mémoire.
RAG agentique : agents LLM qui décident quoi récupérer, utilisation d'outils, boucles d'auto-correction via LangGraph.
Chaque commande inclut :
- Un système prêt pour la production, déployé et en ligne
- Un code source propre, commenté, 100 % à vous
- Un diagramme d'architecture et un guide d'installation
- Garantie de correction de bugs pendant 14 jours après livraison
Technologies : Next.js, Node.js, FastAPI, OpenAI / Claude, LangChain, LangGraph, ChromaDB / Qdrant
Idéal pour les équipes d'entreprise, cabinets de conseil, startups en IA, et toute personne dont la documentation est trop complexe pour un RAG naïf.
Envoyez-moi votre cas d'utilisation + exemples de documents. Je vous répondrai avec une proposition d'architecture dans les 24 heures.
Découvrez Junaid
Junaid
AI chatbots, RAG systems and MERN SaaS apps
- DeRoyaume-Uni
- Membre depuisoct. 2025
- Temps de réponse moy.1 heure
Langues
Anglais
I help SaaS founders and ops teams ship AI features that actually work in production — not weekend prototypes.
Recent work:
• AI chatbot — cut support tickets ~40%
• Multi-tenant RAG knowledge base
• Gmail → Slack / Notion automation
• Full-stack AI SaaS MVPs
Stack: React/Next.js, Node.js, FastAPI, MongoDB, OpenAI, Claude, RAG (Chroma/Qdrant), Docker.
London. UK & US time zones. Reply under 2 hrs.
Free 15-min scoping call — message me to start.
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Mon portfolio
FAQ
Traduction automatique
Quelle est la différence entre RAG avancé, graph RAG et agentic RAG ?
L'Advanced RAG améliore la récupération grâce à une recherche hybride et un reranking. Les modèles Graph RAG représentent les relations entre entités pour des questions à plusieurs étapes comme « quel ingénieur a travaillé sur quel projet ». L'Agentic RAG utilise des agents LLM pour décider de la récupération et raisonner étape par étape. Je choisirai en fonction de vos données.
Quel type me faut-il ?
Des documents indépendants et des requêtes directes → Advanced RAG. Des données avec des relations (organigrammes, produits liés aux fournisseurs) → Graph RAG. Des requêtes nécessitant un raisonnement sur plusieurs sources → Agentic RAG. Partagez des exemples de requêtes et je vous recommanderai la solution adaptée.
Quels formats de documents supportez-vous ?
PDF, Word, texte brut, Markdown, pages HTML, exportations Notion, exportations Confluence, Google Docs (via export), et toute source avec une API.
Mes données sont-elles sécurisées ?
Oui. Vos données tournent sur une infrastructure que vous contrôlez. Aucune donnée d'entraînement n'est envoyée à OpenAI / Anthropic pour l'entraînement du modèle (seulement pour l'inférence). Je peux déployer en mode totalement isolé avec des modèles open-source (Llama, Mistral) sur demande.
Pouvez-vous améliorer ou migrer une implémentation RAG existante ?
Oui — je propose des audits d'architecture et des migrations en tant qu'option Premium. Envoyez-moi votre repo ou votre stack et je vous ferai une proposition de devis.
