Je vais construire un système RAG personnalisé qui discute avec vos documents


À propos de ce service
Traduction automatique
Vous cherchez un système RAG personnalisé qui vous permet de discuter avec vos propres documents et données ? Vous êtes au bon endroit.
Je crée des pipelines Retrieval-Augmented Generation (RAG) prêts pour la production et des chatbots IA qui répondent aux questions de VOTRE base de connaissances avec précision, avec sources, et sans hallucinations.
Ce que je construis
- Système RAG personnalisé / chatbot IA sur vos documents (PDF, Word, web, Notion, SQL)
- Configuration de base de données vectorielle (Pinecone, Chroma, FAISS, pgvector)
- Pipeline LangChain / LlamaIndex avec OpenAI ou Claude
- API de chat (FastAPI) + interface web optionnelle pour le chatbot
- Réponses avec sources citées et vérifiées
Parfait pour : assistants de connaissance interne, bots de support client, questions-réponses sur documents, outils de recherche, et fonctionnalités SaaS.
Stack technologique : Python, LangChain, LlamaIndex, OpenAI, Claude, Pinecone, Chroma, FAISS, pgvector, FastAPI.
Je suis un ingénieur IA qui livre des systèmes RAG complets avec un code propre, une documentation claire et une démonstration lors de la remise.
Contactez-moi avec votre cas d’usage avant de commander pour que je puisse confirmer le périmètre et vous recommander la meilleure formule pour votre système RAG.
Découvrez Muneeb Shah
Introduction
- DePakistan
- Membre depuisdéc. 2024
- Temps de réponse moy.1 heure
Langues
Pachto, Ourdou, Anglais
Traduction automatique
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FAQ
Traduction automatique
Qu’est-ce qu’un système RAG et pourquoi en ai-je besoin ?
RAG (Retrieval-Augmented Generation) permet à une IA de répondre en utilisant vos documents au lieu de deviner. Il récupère le contenu le plus pertinent de votre base de connaissances, puis génère une réponse précise, avec sources, sans hallucinations.
Quels documents et données peut-il utiliser ?
PDF, documents Word, texte, sites web, Notion, Google Docs, CSV, bases de données SQL. Si vous avez une source de données non listée, demandez simplement.
Quels modèles et outils utilisez-vous ?
OpenAI (GPT) ou Anthropic (Claude) pour le LLM ; LangChain / LlamaIndex pour le pipeline ; Pinecone, Chroma, FAISS ou pgvector pour la base de données vectorielle. Nous choisissons ce qui correspond à votre budget et à votre échelle.
Les réponses seront-elles précises ?
Oui — les réponses sont basées sur vos données et peuvent inclure des citations de sources, pour que vous sachiez toujours d’où vient chaque réponse.
Suis-je propriétaire du code ?
100 %. Vous recevez un code propre, documenté, avec instructions d’installation et une démonstration lors de la remise.
Pouvez-vous le déployer pour moi ?
Oui — le package Premium inclut le déploiement, ou vous pouvez l’ajouter en option. Je peux déployer sur AWS, GCP, Azure ou votre hébergeur préféré.

