Je vais créer une automatisation IA avec le pipeline rag

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Kunal Kumawat
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À propos de ce service

Traduction automatique

ChatGPT ne connaît pas votre entreprise. Vos documents internes, SOP, manuels produits, tickets passés, rien de tout cela n’est dans le modèle. RAG (Retrieval-Augmented Generation) corrige cela en permettant à l’IA de rechercher dans vos documents avant de répondre.


Je crée des pipelines RAG qui sont solides, précis et prêts pour la production, pas des projets de démonstration. J’ai construit et déployé un système RAG en direct traitant 4050 tickets IT par jour avec une précision de classification de 98-99 % dans une grande entreprise de télécommunications.


Ce que je vais réaliser pour vous :

Importer vos documents (PDF, Word, Excel, texte, CSV)

Découper et intégrer en utilisant des modèles sentence-transformer

Stocker les vecteurs dans FAISS ou une base de données vectorielle de votre choix

Créer une couche de récupération qui trouve le bon contexte

Fournir le contexte récupéré à GPT-4, Claude ou votre LLM préféré

Retourner des réponses structurées, basées sur des données, et non des hallucinations


Les cas d’usage idéaux pour ce service :

Chatbot de FAQ pour la base de connaissances interne

Chatbot support client entraîné sur vos documents produits

Assistant helpdesk IT ou politique RH

Tout chatbot nécessitant la connaissance de vos données spécifiques


Les pipelines sont tous construits en Python. Je teste également la présence d’hallucinations et d’échecs de récupération avant livraison.


Contactez-moi avec le type de document et le cas d’usage, je vous donnerai une estimation rapidement.

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Kunal Kumawat

Boosting Business Efficiency with RPA And AI Automation

5,0(1)
  • DeInde
  • Membre depuismai 2025
  • Temps de réponse moy.1 heure
  • Dernière commande9 mois
  • Langues

    Anglais, Hindi
Hey! I'm Kunal, a Senior RPA and AI Developer with 5+ years of experience building automation and AI systems that work in production. I have delivered 30+ automations across telecom, banking, insurance, and aviation. I also build LLM pipelines, RAG systems, and document processing workflows using AWS Bedrock, Azure OpenAI, Gemini, and Python. My work has achieved 98-99% AI accuracy and saved clients over $500k annually. I work with startups and small businesses who need reliable automation without complexity. Message me with your use case!

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