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Je vais construire un système de recherche et de question-réponse basé sur une AI RAG
Mobeen R
À propos de ce service
Traduction automatique
Je vais créer un système personnalisé de recherche et de question-réponse AI basé sur RAG qui permet aux utilisateurs de rechercher des documents, articles, bases de connaissances ou autres données en utilisant un langage naturel et de recevoir des réponses AI pertinentes et contextuelles.
Ce que je peux construire :
- Pipeline RAG (Retrieval-Augmented Generation)
- Recherche sémantique utilisant des embeddings AI
- Intégration de bases de données vectorielles
- Question-réponse alimentée par AI
- Intégration LLM/API
- Recherche dans les documents et bases de connaissances
- Résumé généré par AI
- Application web Python/Flask
- Traitement de documents basé sur LangChain
- Interface de recherche et de Q&A personnalisée
Votre système peut être conçu pour les PDFs, documents, articles, sites web, FAQ, contenus de recherche, bases de connaissances d'entreprise, et autres données structurées ou non structurées.
Les technologies possibles incluent : Python, Flask, LangChain, Sentence Transformers, ChromaDB, Hugging Face, et APIs LLM, selon vos besoins.
Vous recevrez un code source fonctionnel et une solution de recherche/Q&A AI opérationnelle basée sur le package choisi.
Veuillez me contacter avant de commander si vous avez une exigence complexe ou personnalisée.
Découvrez Mobeen R
Mobeen R
Python Developer
- DePakistan
- Membre depuissept. 2026
- Temps de réponse moy.1 heure
Langues
Ourdou, Anglais
I am a results-driven Bachelor of Science in Information Technology graduate with hands-on experience in developing scalable web applications and data-driven solutions using Python, Flask, and MongoDB. I am proficient in designing full-stack systems, including REST APIs, semantic search, and Retrieval-Augmented Generation (RAG) workflows.
Traduction automatique
FAQ
Traduction automatique
Qu'est-ce qu'un système AI basé sur RAG ?
RAG signifie Retrieval-Augmented Generation. Il permet à un système AI de récupérer des informations pertinentes dans vos données et d'utiliser ces informations pour générer des réponses contextuelles.
Quel type de données pouvez-vous utiliser avec RAG ?
Je peux travailler avec des documents, PDFs, articles, FAQ, bases de connaissances, contenu de sites web, matériel de recherche, et autres données structurées ou non structurées, selon les besoins du projet.
Pouvez-vous intégrer un LLM dans mon application existante ?
Oui. Je peux intégrer un LLM ou une API AI compatible dans une application existante et le connecter au pipeline de récupération.
Pouvez-vous construire une recherche sémantique ?
Oui. Je peux mettre en place une recherche sémantique basée sur des embeddings pour que les utilisateurs puissent rechercher vos données en utilisant un langage naturel plutôt que de se limiter à une correspondance exacte de mots-clés.
Pouvez-vous intégrer une base de données vectorielle ?
Oui. Je peux intégrer une base de données vectorielle adaptée comme ChromaDB ou une autre solution compatible selon vos besoins.
Pouvez-vous construire le système en utilisant Python ?
Oui. Python peut être utilisé pour le backend, le traitement des documents, le pipeline de récupération, les embeddings et l'intégration LLM.
Pouvez-vous travailler avec une application existante ?
Oui. Je peux intégrer la recherche RAG et la fonctionnalité Q&A dans une application existante après avoir examiné sa pile technologique et sa structure actuelles.
Fournissez-vous le code source ?
Oui. Le code source est inclus selon le package sélectionné.
Pouvez-vous créer une interface utilisateur personnalisée ?
Oui. Des interfaces web personnalisées peuvent être incluses en fonction du package sélectionné et des besoins du projet.
Dois-je vous contacter avant de passer une commande ?
Pour des projets complexes, des intégrations personnalisées ou des applications existantes, oui. Veuillez d'abord m'envoyer vos exigences et détails sur les données afin que le package ou l'offre personnalisée appropriée puisse être sélectionnée.
