Je vais concevoir des applications agentic et rag de niveau production

K
karthikeyan_ts
K
karthikeyan_ts
Karthikeyan TS
Certaines informations ont été traduites automatiquement.

À propos de ce service

Traduction automatique

Bonjour ! Je suis Karthikeyan. Je crée des systèmes d'IA RAG et agentic de niveau production qui fonctionnent avec vos documents, enregistrements et bases de données réels, pas des chatbots génériques ou des démos qui échouent dès que des données réelles apparaissent.


Vous me décrivez le problème. Je conçois, construis et déploie le système sur votre infrastructure, puis je vous remets 100 % du code et des comptes, qui vous appartiennent. Pas d'enfermement, pas de retenue.


CE QUE JE CONSTRUIS

  • Systèmes RAG, ingestion, récupération, reranking, citations, évaluation de bout en bout
  • Orchestration multi-agent d'IA agentic, appel d'outils, mémoire, workflows autonomes
  • Assistants privés qui répondent à partir de vos documents internes et bases de données
  • Intégration de LLM dans votre produit, API ou base de données existante
  • Architecture backend d'applications IA personnalisées via frontend de production

EXPÉRIENCE

  • Moteur multi-agent pour une startup, questions ouvertes sur les données de l'entreprise, 6-8 secondes, entièrement hors ligne
  • Assistant RAG sur un grand dataset de recettes pour une communauté de fitness
  • Plateforme de journaux (plus de 100 utilisateurs hebdomadaires) et plateforme d'événements communautaires (plus de 1000 membres), toutes deux en ligne
  • Finaliste national, NSCIF 2026


Meilleur profil : équipes perdant des heures à chercher dans des documents, ou expériences IA pas assez fiables pour de vrais utilisateurs.

Découvrez Karthikeyan TS

Karthikeyan TS

Production Grade RAG and Agentic Systems Developer

  • DeInde
  • Membre depuisaoût 2026
  • Temps de réponse moy.1 heure
  • Langues

    Tamoul, Anglais
Hi! I'm Karthikeyan. I build production RAG and agentic AI systems that run on your real documents, databases and workflows that can handle real data. 1. RAG systems: ingestion, retrieval, reranking, citations 2. AI agents & multi-agent workflows 3. Chatbots over your internal docs 4. LLM integration into your app or API 5. Full-stack web applications Try a demo here: (A multi-agent csv file analyzer. Try asking questions with the sample data) https://supplychain-ecru.vercel.app/ Regards, Karthikeyan TS CS @NIT Trichy Portfolio: https://keyashqa.me/

Traduction automatique

Mon portfolio