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Je vais intégrer rag avec vos documents privés
KhoaMinh P
À propos de ce service
Traduction automatique
Votre application dispose déjà d’un produit, d’une interface ou d’une base d’utilisateurs. Elle a maintenant besoin d’un moyen fiable pour répondre aux questions en utilisant vos propres documents.
Je vais ajouter un système de génération augmentée par récupération, ou RAG, à votre application web ou backend existant. Vos utilisateurs pourront poser des questions sur des PDFs, de la documentation, des politiques, des rapports, des bases de connaissances ou d’autres fichiers textuels, et recevoir des réponses fondées avec des références de sources pertinentes.
Selon votre package, je peux :
- Traiter et organiser vos documents
- Générer des embeddings et configurer une base de données vectorielle
- Créer un endpoint FastAPI ou REST API
- Connecter RAG à votre application existante
- Ajouter des citations de sources aux réponses générées
- Tester et améliorer la qualité de la récupération
- Documenter la configuration pour le développement futur
Ma pile principale inclut Python, FastAPI, ChromaDB, REST APIs, et les principaux fournisseurs de LLM. Je peux également intégrer le backend avec des applications JavaScript et TypeScript compatibles.
Ce service est spécifiquement pour ajouter RAG à une application existante. Il ne comprend pas la création d’un produit SaaS complet à partir de zéro.
Veuillez me contacter avant de commander si votre projet nécessite plusieurs sources de données, une authentification avancée, un frontend personnalisé ou une production.
Découvrez KhoaMinh P
KhoaMinh P
Fullstack software engineering student
- DeÉtats-Unis
- Membre depuisaoût 2026
Langues
Anglais
I am a full-stack software engineering student at Bucknell University with production experience shipping web features, designing backend systems, and building AI-powered applications. I have a proven ability to work across the stack, from REST APIs and database design to browser-based interfaces and cloud deployment, in fast-paced, cross-functional environments.
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FAQ
Traduction automatique
Qu'est-ce que RAG ?
La génération augmentée par récupération permet à un modèle d’IA de récupérer des informations pertinentes dans vos documents avant de générer une réponse. Cela aide à produire des réponses basées sur vos propres données plutôt que de se fier uniquement aux connaissances générales du modèle.
Allez-vous entraîner un modèle d’IA sur mes documents ?
Non. Ce service indexe et récupère des informations à partir de vos documents. Il ne fine-tune pas ni ne réentraîne le modèle de langage sous-jacent.
Pouvez-vous ajouter RAG à mon site web existant ?
Oui, à condition que votre application ait une base de code accessible ou une architecture API qui supporte l’intégration. Veuillez me contacter avant de commander pour que je puisse examiner votre stack.
Quels formats de documents supportez-vous ?
Le périmètre standard supporte les fichiers PDF, TXT et Markdown. Les documents Word, pages web, bases de données, Google Drive et autres sources peuvent nécessiter une offre personnalisée.
Les coûts API et d’hébergement sont-ils inclus ?
Non. Tous les frais des fournisseurs de modèles, fournisseurs d’embeddings, bases de données vectorielles, plateformes cloud ou services d’hébergement sont payés directement par le client.
Le chatbot fournira-t-il des sources ?
Les citations de sources sont incluses dans les packages Standard et Premium. La réponse peut identifier les documents ou sections utilisés pour générer une réponse.
Une interface de chat est-elle incluse ?
Le package Basic fournit uniquement un endpoint backend. La connexion à une interface existante est incluse dans Standard et Premium. La conception d’un frontend entièrement nouveau nécessite une offre supplémentaire ou personnalisée.
Comment allez-vous gérer les documents confidentiels ?
Ne fournissez que des fichiers que vous êtes autorisé à partager. Les informations confidentielles doivent être redacted sauf si nous avons convenu d’un workflow d’accès et de développement approprié.
