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Je vais développer des pipelines rag, des chatbots IA et affiner les LLM
Nabeel
À propos de ce service
Traduction automatique
Vous cherchez un pipeline RAG prêt pour la production, un chatbot IA personnalisé ou un LLM finement ajusté adapté à votre cas d’usage ? Vous êtes au bon endroit.
Je crée des solutions d’IA générative de bout en bout en utilisant LangChain, LlamaIndex, LangGraph, OpenAI et Python, en veillant toujours à ce qu’elles soient évolutives, fiables et prêtes à être mises en ligne.
Ce que je construis :
Systèmes RAG : réponses dans vos données avec Pinecone, ChromaDB, FAISS ou Milvus, chatbots IA et assistants intelligents alimentés par GPT-4, Claude, Gemini, LLaMA, DeepSeek ou Groq AI
Agents et IA agentique : systèmes autonomes qui naviguent, raisonnent et accomplissent des tâches en plusieurs étapes
Affinement de LLM : un modèle entraîné sur votre domaine qui dépasse l’IA générique dès sa sortie
Questions/Réponses sur documents : recherche instantanée et extraction d’informations à partir de PDFs, CSV ou fichiers Word. Les backends FastAPI sont une API IA en direct, évolutive, à laquelle votre équipe ou votre produit peut se connecter immédiatement.
Pourquoi me choisir :
- Solutions conçues pour évoluer avec votre entreprise, IA qui résout un vrai problème.
- Livraison rapide avec une communication claire quotidienne
- Révisions jusqu’à votre satisfaction totale
- Soutien complet de la conception au déploiement
Vous avez une idée d’IA unique ? Contactez-moi avant de passer commande
Découvrez Nabeel
Nabeel
Full Stack AI and Web3 Developer
- DePakistan
- Membre depuisavr. 2021
- Temps de réponse moy.1 heure
- Dernière commande4 mois
Langues
Ourdou, Anglais
A full-stack AI & Web3 Developer with 4 years of experience in Artificial Intelligence and Web3. Experienced in applying AI techniques like machine learning and natural language processing to improve blockchain protocols, automate workflows, and enable data-driven decision-making. Focused on advancing decentralized ecosystems through the integration of Web3 and AI technologies.
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FAQ
Traduction automatique
Quels types de pipelines RAG et de chatbots IA pouvez-vous construire ?
Je construis des chatbots questions/réponses sur documents, des bots support client, des assistants pour bases de connaissances internes, et des systèmes RAG multi-sources en utilisant LangChain, LlamaIndex et LangGraph. J’intègre n’importe quel LLM, y compris GPT-4, Claude, Gemini, LLaMA, DeepSeek et Groq, avec des bases de données vectorielles comme Pinecone, ChromaDB et FAISS.
Pouvez-vous affiner un LLM avec mes propres données ?
Oui. J’affine des modèles open-source comme LLaMA, Mistral et Falcon sur votre jeu de données personnalisé en utilisant LoRA, QLoRA et PEFT avec HuggingFace Transformers, pour vous fournir un modèle spécifique à votre domaine qui dépasse l’IA générique pour votre cas précis.
Construisez-vous des agents IA et des workflows d’IA agentique ?
Absolument. Je crée des agents IA autonomes avec LangGraph, CrewAI et AutoGen qui naviguent sur le web, appellent des API externes, utilisent des outils, maintiennent une mémoire, et accomplissent des tâches complexes en plusieurs étapes sans intervention humaine à chaque étape.
Avec quels documents et sources de données le chatbot peut-il travailler ?
PDF, documents Word, fichiers Excel/CSV, PowerPoint, texte brut, URLs web, bases de données SQL et API REST. Votre chatbot récupère des réponses précises et citées à partir de ces sources en utilisant des techniques avancées de récupération et de reranking.
Travaillez-vous avec des LLM open-source ou uniquement avec OpenAI ?
Les deux. Je travaille avec OpenAI GPT-4, Anthropic Claude, et Google Gemini, ainsi qu’avec des modèles open-source comme LLaMA, Mistral, DeepSeek, Phi et Qwen via Ollama ou HuggingFace, vous offrant une flexibilité totale en termes de coût, confidentialité et performance.
Quels bases de données vectorielles et modèles d’embeddings supportez-vous ?
Je supporte Pinecone, ChromaDB, FAISS, Milvus et Weaviate. Pour les embeddings, j’utilise OpenAI Embeddings, les transformers de HuggingFace et Cohere.
Dois-je partager mes clés API ou mes identifiants ?
Vous fournissez vos propres clés API pour garder le contrôle total sur les coûts et les données. Je ne stocke ni ne réutilise jamais vos identifiants. Si vous préférez une solution entièrement auto-hébergée sans dépendance à une API externe, je peux aussi la créer avec Ollama ou des modèles HuggingFace déployés localement.
