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Je vais créer un moteur de recherche sémantique basé sur l'IA avec rag pour vos documents ou saas
Shahriar Hassan
 I Built a RAG-Powered Search Engine on 1.1 Million Live News Articles — Full Engineering Breakdown _ LinkedIn_kuv6s8.jpg)
À propos de ce service
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Je vais créer un moteur de recherche sémantique basé sur l’IA, prêt pour la production, utilisant RAG (Retrieval-Augmented Generation), LangChain, et OpenAI GPT, Claude ou toute API LLM pour votre site web, SaaS ou documents d’entreprise.
Vous en avez assez que les utilisateurs ne trouvent pas les bonnes réponses ? Je conçois des systèmes de recherche intelligents qui comprennent le sens, pas seulement les mots-clés, afin que vos utilisateurs trouvent instantanément des résultats précis dans vos documents, votre base de données ou votre base de connaissances.
Ce que vous obtenez :
- Un moteur de recherche sémantique entraîné sur vos données (PDF, documents, base de données)
- Une pipeline RAG avec recherche vectorielle Qdrant ou Pinecone
- Intégration LLM avec OpenAI, Claude, Gemini ou LLaMA
- Récupération et classement de documents avec LangChain
- Backend API REST propre pour une intégration facile
- Architecture évolutive et prête pour la production
Idéal pour :
- Plateformes SaaS nécessitant une recherche intelligente de documents
- Entreprises avec de grandes bases de connaissances ou bibliothèques PDF
- Outils de recherche interne pour les équipes
- Automatisation du support client avec des réponses précises
Technologies : Python, TypeScript, LangChain, Qdrant, API OpenAI, API Claude, FastAPI
Ce n’est pas un chatbot basique, c’est un moteur de recherche sémantique qui comprend le sens, le contexte et l’intention à grande échelle.
Veuillez me contacter pour discuter de vos besoins en premier lieu
Découvrez Shahriar Hassan
Shahriar Hassan
AI Engineer
- DeBangladesh
- Membre depuisavr. 2026
- Temps de réponse moy.1 heure
Langues
Bengali, Anglais, Français
I am an AI Engineer and Full-Stack Developer specializing in RAG & LLM Systems. I have experience in full-stack development, database management, and AI/ML algorithm development.
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FAQ
Traduction automatique
Avec quels types de données ou de documents votre moteur de recherche AI peut-il travailler ?
Je peux créer des systèmes de recherche AI qui fonctionnent avec des PDFs, des documents Word, des fichiers texte, des sites web, des bases de données (PostgreSQL, MongoDB, MySQL), ainsi que des données structurées ou non structurées. Si vos données existent dans un format lisible, je peux construire un moteur de recherche sémantique autour de celles-ci.
En quoi cela diffère-t-il d’un chatbot classique ou d’une recherche par mots-clés ?
Contrairement aux chatbots basiques ou à la recherche par mots-clés, ce système utilise RAG (Retrieval-Augmented Generation) et des embeddings vectoriels pour comprendre le sens et le contexte d’une requête — pas seulement les mots exacts. Cela permet aux utilisateurs d’obtenir des résultats précis et pertinents même lorsqu’ils formulent leurs questions différemment.
Pouvez-vous intégrer le moteur de recherche AI à mon site web ou plateforme SaaS existante ?
Oui. Je crée une API REST backend propre qui se connecte à votre produit existant, quel que soit votre stack technologique. Que vous utilisiez React, Next.js, WordPress ou une plateforme sur mesure, l’intégration est simple et bien documentée.
Quelle API LLM utilisez-vous — OpenAI, Claude ou autre chose ?
Je travaille avec tous les principaux fournisseurs de LLM, y compris OpenAI GPT, Claude d’Anthropic, Gemini, ainsi que des modèles open-source comme LLaMA et DeepSeek. Je recommande la solution la mieux adaptée en fonction de votre budget, de vos besoins en confidentialité des données et de vos exigences de performance.
