Je vais construire un système RAG, un chatbot AI ou une API ML en utilisant python et fastapi

Vous développez un produit basé sur l'IA mais vous bloquez sur le backend ?

Je crée des systèmes RAG prêts pour la production, des chatbots IA et des API ML en utilisant Python et FastAPI, pas seulement des notebooks, mais de vrais systèmes que votre application peut appeler.

J'ai réalisé deux systèmes réels que vous pouvez voir dès maintenant sur mon GitHub :

1. Un évaluateur d'entretien IA utilisant pgvector, le scoring sémantique et LLaMA 3 via un backend FastAPI propre
2. Un prédicteur de lacunes de compétences avec une pipeline ML complète, des données brutes au modèle Sklearn entraîné, puis déployé en API avec des scores de confiance

Les deux projets sont entièrement documentés avec un code propre que vous pouvez lire et comprendre.

Ce que je peux réaliser pour vous :

1. Des systèmes RAG qui répondent aux questions à partir de vos propres documents ou bases de données
2. Des chatbots IA alimentés par LLaMA, Groq ou d'autres LLM open source
3. Des modèles ML entraînés sur vos données et déployés en tant qu'API REST
4. Des backends FastAPI avec validation des entrées, gestion des erreurs et documentation Swagger
5. Des systèmes de recherche vectorielle utilisant pgvector
6. Des pipelines ML complets, de données brutes à API en production

Chaque commande inclut un code propre et documenté, une interface Swagger fonctionnelle, un README et la propriété complète du code source.

Contactez-moi avant de commander — indiquez-moi ce dont vous avez besoin et je vous dirai honnêtement si je peux le réaliser.