Je vais créer un chatbot rag personnalisé avec langchain et chromadb

Je vais concevoir un chatbot Retrieval-Augmented Generation (RAG) personnalisé capable de comprendre vos documents, de récupérer des informations pertinentes et de générer des réponses adaptées au contexte en utilisant la technologie moderne des LLM.

Je suis ingénieur en IA/ML avec une expérience pratique dans la création de systèmes RAG utilisant LangChain, ChromaDB, FastAPI, embeddings, recherche vectorielle et LLMs.

Ce que je peux réaliser

• Chatbot avec PDF / document
• Chatbot basé sur une base de connaissances AI personnalisée
• Systèmes de recherche sémantique
• Retrieval-Augmented Generation (RAG)
• Systèmes de questions-réponses sur documents
• Bases de connaissances multi-documents
• Pipeline RAG avec LangChain
• Intégration ChromaDB / base de données vectorielle
• Backends AI avec FastAPI
• Intégration LLM et API
• Applications AI conteneurisées avec Docker
• Déploiement sur AWS

Le pipeline RAG peut inclure

Extraction de texte de documents, découpage, embeddings, récupération dans la base de données vectorielle, réponse contextuelle LLM

Je peux personnaliser le pipeline selon vos données, vos besoins applicatifs et le flux utilisateur attendu.

Technologies

Python | LangChain | ChromaDB | RAG | LLMs | Embeddings | Recherche vectorielle | FastAPI | Docker | AWS

Pourquoi travailler avec moi ?

Expérience en ingénierie IA/ML

Expérience concrète en développement RAG

Expérience avec LangChain et ChromaDB

Développement backend avec FastAPI

Recherche vectorielle et embeddings