Je vais construire un système RAG personnalisé avec une base de données vectorielle pour votre application

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Mehedi
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À propos de ce service

Traduction automatique

Les chatbots classiques inventent des faits. RAG ne le fait pas. Il recherche d'abord dans vos documents, puis répond uniquement avec ce qu'il a trouvé. Des réponses réelles, avec sources.


CE QUE VOUS OBTENEZ

  • Chatbot entraîné sur vos PDFs, documents ou base de données
  • Recherche sémantique qui comprend le sens
  • Embeddings vectoriels MongoDB Atlas, Pinecone, pgvector
  • Caching Redis pour des réponses rapides
  • API REST adaptée à tout frontend
  • Configuration multi-tenant pour SaaS
  • Code source complet, à vous pour toujours

Assistants de connaissances, assistants de documents Q&A, recommandations de produits, SaaS, fonctionnalités IA


Node.js TypeScript React Next.js MongoDB Recherche vectorielle PostgreSQL Redis Docker AWS OpenAI, Claude & OpenRouter.


POURQUOI MOI

Ingénieur full stack, plus de 3 ans dans les systèmes en production. J'ai déjà lancé une plateforme RAG en direct avec recherche vectorielle, isolation multi-tenant et un temps de réponse inférieur à 1,5 seconde. Je ne découvre pas cela sur votre projet.


Contactez-moi avant de commander. Dites-moi vos données et votre objectif. Je vous dirai honnêtement quel package correspond ou si vous n'avez pas besoin de RAG.

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Mehedi

Full Stack Software Engineer

  • DeBangladesh
  • Membre depuismai 2026
  • Temps de réponse moy.1 heure
  • Langues

    Anglais
I am a Full Stack Software Engineer with 3+ years of experience building end-to-end web apps, RESTful APIs, and real-time features. I specialize in Node.js, Express.js, TypeScript, React, and Next.js, with a strong track record of leveraging AI-driven development to ship high-quality code quickly.

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