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Je vais construire une pipeline RAG avec LangChain et Pinecone
Ikram
À propos de ce service
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Arrêtez de donner à votre IA des réponses génériques. Si votre chatbot ne peut pas répondre aux questions à partir de vos propres documents, base de connaissances ou données internes, il ne sert pas votre entreprise, il fait simplement des suppositions. Je conçois des pipelines de Retrieval-Augmented Generation (RAG) de qualité production qui transforment vos documents bruts en un système d'IA intelligent et conscient du contexte.
J'ai conçu et déployé de véritables systèmes RAG à grande échelle, notamment un assistant IA de niveau universitaire gérant des centaines de questions d'étudiants avec des temps de réponse inférieurs à une seconde. Mes pipelines utilisent LangChain pour l'orchestration, Pinecone pour le stockage vectoriel, et Groq ou OpenAI pour l'inférence LLM avec mise en cache LRU et récupération asynchrone des données pour minimiser la latence.
Que vous ayez besoin d'interroger des PDFs, de scraper le contenu de votre site web, de vous connecter à une base de données SQL ou d'ingérer des centaines de documents dans une base de connaissances consultable, je vais architecturer l'ensemble du pipeline, de l'ingestion des données à l'API déployée. Ce n'est pas un projet tutoriel, c'est la même architecture que je construis pour mes clients en production.
Ce que vous obtenez : une pipeline RAG entièrement fonctionnelle qui récupère le contexte pertinent de vos données avant de générer une réponse. Cela signifie plus d'hallucinations, plus de réponses génériques
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Ikram
AI Engineer
- DePakistan
- Membre depuisjuil. 2026
- Temps de réponse moy.1 heure
Langues
Anglais
AI Engineer & Full-Stack Developer with hands-on experience building real-world systems: RAG pipelines, agentic AI chatbots, computer vision (YOLO/CNN), and workflow automation using Playwright and LLMs. Full-stack skills across Python, Laravel, React, and Node.js let me handle both the AI layer and the product around it.
I've delivered university AI assistants, trading automation platforms, quiz-solving automation bots, and enterprise CMS systems. I care about clean, working code and hitting deadlines.
Tell me what you need built I'll tell you honestly if it's a fit and how I'd approach it
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FAQ
Traduction automatique
Quelles sources de données pouvez-vous connecter à ma pipeline RAG ?
Je peux ingérer des PDFs, documents Word, fichiers texte simple, URLs de sites web (scrapés), pages Notion, bases de données SQL et jeux de données CSV/JSON. Pour les packages Standard et Premium, je peux combiner plusieurs sources en une seule base de connaissances unifiée.
Ai-je besoin de ma propre clé API OpenAI ou Groq ?
Oui, vous aurez besoin de votre propre clé API pour le fournisseur LLM (OpenAI, Groq, Anthropic ou Hugging Face). Je vous guiderai pour en obtenir une si vous ne l'avez pas déjà. Le coût des appels API est généralement très faible pour les charges de travail RAG.
Quelle est la différence entre Basic et Standard ?
Basic gère une seule source de données avec un découpage et une récupération simples. Standard ajoute plusieurs sources, un découpage avancé (récursif, sémantique), la mise en cache pour des réponses plus rapides, la récupération asynchrone et un frontend de widget de chat.
Cela peut-il s'intégrer à mon site web ou application existante ?
Oui. Standard inclut un widget de chat simple, et Premium une intégration complète dans votre application via API. Je travaille avec React, Next.js et des frontends en JavaScript vanilla.
Quelles options d'hébergement/deploiement sont disponibles ?
Je peux déployer votre pipeline RAG sur Render, Railway, AWS ou votre propre VPS. Pour Basic, je fournis le code avec les instructions d'installation. Pour Standard et Premium, je gère le déploiement.
Quelle sera la précision des réponses ?
RAG réduit considérablement les hallucinations par rapport aux appels LLM bruts car chaque réponse est basée sur vos documents récupérés. Le package Premium ajoute un reranking pour améliorer encore la pertinence. Cependant, la précision dépend aussi de la qualité et de la structure de vos documents sources.
