Je vais créer une application RAG alimentée par LLM avec FastAPI et une base de données vectorielle


À propos de ce service
Traduction automatique
Développeur d'applications LLM & RAG
FastAPI · Python · Bases de données vectorielles · Systèmes LLM
Je crée des systèmes d’IA de niveau production qui répondent à partir de vos données (documents, PDFs, URLs, bases de données) en utilisant RAG et LLMs.
CE QUE JE CRÉE
- Systèmes RAG pour questions-réponses sur des documents
- Intégration d’API LLM (OpenAI, Anthropic, Mistral, open-source)
- Recherche vectorielle (Qdrant, Pinecone, Weaviate, ChromaDB)
- Chatbots IA avec mémoire et conscience du contexte
- Services backend FastAPI pour applications IA
- Pipeline IA asynchrone pour traitement en temps réel
- Déploiement Docker + cloud (AWS, GCP)
⭐ POURQUOI MOI
- Plus de 4 ans d’expérience dans la création de systèmes IA/ML de niveau production
- Travail sur des systèmes IA chez RTA Dubai
- Plus de 30 projets ML livrés (note 4,9/5)
- Forte attention à la performance et au code prêt pour la production
TECH STACK
Python · FastAPI · LangChain · OpenAI · Qdrant · Pinecone · PostgreSQL · MongoDB · Redis · Docker · AWS · PyTorch · Ollama
IDÉAL POUR
- Chatbot IA utilisant vos propres données
- Fonctionnalités IA SaaS (recherche, questions-réponses, agents)
- Systèmes d’intelligence documentaire pour entreprises
Contactez-moi avant de commander pour confirmer le périmètre.
Découvrez Nasir I
Python AI Engineer LLM RAG Backend Developer FastAPI AWS Docker
- DeÉmirats Arabes Unis
- Membre depuismars 2025
- Temps de réponse moy.1 heure
Langues
Ourdou, Anglais, Espagnol
Traduction automatique
FAQ
Traduction automatique
À quelles sources de données le système RAG peut-il se connecter ?
PDF, documents Word, sites web/URLs, bases de données PostgreSQL/MySQL, fichiers CSV, et APIs. Si vous avez une source de données personnalisée, contactez-moi et je pourrai évaluer la faisabilité de l'intégration.
Avec quels fournisseurs de LLM travaillez-vous ?
OpenAI (GPT-4o), Anthropic (Claude), Mistral, et modèles open-source via HuggingFace. Je peux également intégrer votre fournisseur LLM existant si vous en avez un.
Vais-je posséder tout le code ?
Oui. Le code source complet avec documentation est fourni. Vous en êtes propriétaire et pouvez le modifier ou l'étendre selon vos besoins.
Cela peut-il être déployé sur AWS ou sur mon propre serveur ?
Oui — tous les livrables sont prêts pour Docker. Les packages Standard et Premium incluent des conseils pour le déploiement. Le package Premium comprend un déploiement complet sur AWS/cloud.
