Je vais construire une pipeline RAG personnalisée avec vos données en utilisant des llms


À propos de ce service
Traduction automatique
Transformez vos documents en un chatbot IA intelligent avec un système RAG (Retrieval-Augmented Generation) personnalisé.
L'IA générique ne connaît pas vos données spécifiques. Je crée des pipelines RAG prêts pour la production connectant votre base de connaissances privée aux LLMs afin que votre assistant réponde avec précision, cite de vraies sources et ne hallucine jamais.
Ce que je conçois et construis :
- Ingestion de documents : PDFs, CSV, sites web, Notion, Google Drive
- Configuration de la base de données vectorielle : Pinecone, Qdrant, ChromaDB, Weaviate, Supabase pgvector
- Recherche intelligente : Embeddings, recherche hybride et reranking Cohere pour une précision maximale
- Intégration LLM : OpenAI GPT, Anthropic Claude, Google Gemini ou modèles auto-hébergés (Ollama)
- Automatisation n8n : Synchronisation automatique des workflows pour maintenir votre base de connaissances à jour
- Ingénierie de prompt : Barrières pour des réponses fondées, avec citations
- Déploiement : Points d'API, webhooks ou intégrations de messagerie (Slack, WhatsApp)
Idéal pour :
- Chatbots de support client
- Bases de connaissances internes à l'entreprise
- Outils de questions-réponses et de recherche documentaire
Je construis et gère quotidiennement une infrastructure IA auto-hébergée et des workflows n8n. Ce n'est pas de la théorie, c'est mon toolkit exact.
Découvrez Mubashir S
AI Engineer Automation Specialist n8n Python Expert
- DePakistan
- Membre depuismars 2026
Langues
Ourdou, Anglais
Traduction automatique
FAQ
Traduction automatique
Pouvez-vous gérer de grands ensembles de données (plus de 10 000 documents) ?
Oui — cela est inclus dans le package Premium avec stratégie de découpage et indexation de la base vectorielle conçues pour l'échelle.
Cela peut-il s'intégrer avec n8n / Slack / WhatsApp ?
Oui — j'ai une expérience approfondie avec l'automatisation de workflows n8n et je peux connecter la pipeline RAG à presque tous les outils de messagerie ou d'entreprise.
Quelle est la différence entre RAG et simplement affiner un LLM ?
RAG récupère les informations pertinentes de vos données au moment de la requête et les fournit au LLM comme contexte — pas besoin de réentraînement, toujours à jour, et les réponses peuvent citer des sources. L'affinage intègre la connaissance dans le modèle lui-même et est plus difficile à mettre à jour.

