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Je créerai des solutions rag, llm et agentiques IA
Mohsin Khan
À propos de ce service
Traduction automatique
Vous cherchez des systèmes RAG, des agents IA ou des solutions LLM personnalisés ? Je conçois des applications d’IA prêtes pour l’entreprise, adaptées à vos flux de travail.
En tant qu’ingénieur IA, je transforme des données complexes en outils autonomes qui vous font gagner du temps, réduisent les coûts et automatisent vos opérations.
Ce que je propose :
- Chatbots RAG personnalisés : connexion de documents/dbases privés via Pinecone, LangChain et OpenAI/Ollama sans hallucinations.
- Agents IA et protocoles MCP : systèmes multi-agents avec des serveurs MCP pour une répartition dynamique des tâches et l’intégration d’outils.
- LLMs open source : déploiements locaux avec DeepSeek, LLaMA et BERT pour une sécurité et confidentialité totales des données.
- Automatisation et intégrations : connexion de n8n, Dialogflow, des CRM et des bases SQL sans friction.
- Transcripteurs IA et agents vocaux : modèles rapides de reconnaissance vocale multilingue.
️Pile technologique :
- Modèles et outils : OpenAI GPT-4, DeepSeek, LLaMA, LangChain, Hugging Face, PyTorch, TensorFlow
- Langages : Python, TypeScript, JavaScript, React
Pourquoi me choisir ?
- Architecture propre et prête pour la production
- Intégration de bout en bout (API, authentification, UI)
- Confidentialité et sécurité des données prioritaires
Veuillez me contacter avant de commander afin de discuter des exigences de votre projet !
Découvrez Mohsin Khan
Mohsin Khan
Professional AI,ML and Full Stack Develpper With Over 4 years of Experience
- DePakistan
- Membre depuisoct. 2020
- Temps de réponse moy.1 heure
- Dernière commande5 années
Langues
Ourdou, Anglais, Punjabi
Highly professional ML & A.I Engineer with over 4 years of industrial experience in the domain of AI, ML, and Data Science. Moreover i have 5 years of Web and App development. I am well versed with suystem design, data base design, creating and shipping ML/AI model's weights in real time production on GCP and Digital Ocean cloud platforms.
I have designed, owned and deployed end-to-end projects in following domains
i) Computer Vision
ii) NLP | RAG | LLMS
iii) Agentic AI
iv) Cloud Deployment (GCP and Digital Ocean)
v) Full Stack Web and App development
vi) Complete inventory and POS ERP app.
Traduction automatique
Mon portfolio
FAQ
Traduction automatique
Pouvons-nous héberger le LLM localement pour garantir une confidentialité et sécurité des données à 100 % ?
Oui ! Je peux déployer des modèles open-source comme DeepSeek, LLaMA ou BERT en utilisant Ollama sur votre serveur local ou votre instance cloud privée. Cela garantit que les données propriétaires de votre entreprise ne quittent jamais votre infrastructure et n’accèdent pas à des API externes.
Quelle est la différence entre les intégrations RAG et MCP ?
RAG (Retrieval-Augmented Generation) permet à l’IA de rechercher et de récupérer des informations précises dans vos documents personnalisés ou bases vectorielles (comme Pinecone) sans halluciner. MCP (Model Context Protocol) permet aux agents IA de se connecter dynamiquement à des systèmes, outils et serveurs externes.
L’agent conversationnel peut-il s’intégrer à notre CRM, base SQL ou outils de flux de travail existants ?
Bien sûr. Je développe des intégrations personnalisées pour bases SQL/NoSQL, CRM et outils de flux de travail comme n8n et Dialogflow. Selon votre configuration, nous pouvons automatiser des actions telles que capture de leads, synchronisation des données ou résolution automatique des tickets directement dans votre système.
Comment gérons-nous les coûts d’API pour OpenAI ou l’hébergement cloud ?
Les coûts d’API (OpenAI, Pinecone ou hébergement) sont facturés directement sur votre compte. Je vous guiderai pas à pas dans la configuration de vos comptes développeur et l’optimisation des configurations des modèles (limites de tokens, mise en cache et modèles open source) pour limiter au maximum les coûts opérationnels.
Quels formats et sources le système RAG peut-il ingérer ?
Le pipeline RAG peut ingérer presque n’importe quelle source de données, notamment PDFs, DOCX, CSV, JSON, liens web, fichiers texte bruts et schémas de bases SQL.
De quoi avez-vous besoin de ma part avant de commencer le projet ?
Pour démarrer, envoyez une brève description de votre flux de travail commercial, les sources de données que vous souhaitez connecter et vos exigences technologiques. Si vous n’êtes pas sûr de l’architecture, envoyez un message — nous discuterons ensemble de la meilleure configuration technique adaptée à votre budget et à vos objectifs !
