Je vais développer un MVP SaaS AI full stack avec RAG personnalisé et base de données

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Naveed Ahmed
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À propos de ce service

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Transformez votre vision de produit AI en un MVP SaaS évolutif et prêt pour la production. Je conçois et réalise des plateformes web et mobiles full-stack avec IA et pipelines RAG personnalisés.


Plutôt que d’assembler des outils no-code, j’écris des bases de code propres et modulaires en utilisant Next.js 14, Flutter, FastAPI et Supabase. Vous obtenez un produit logiciel maintenable, prêt pour l’acquisition d’utilisateurs et les démonstrations aux investisseurs.


CE QUE LE MVP INCLUT :

Architecture full-stack : application web Next.js 14 ou client mobile Flutter multiplateforme

Backend haute performance : endpoints FastAPI asynchrones avec réponses en streaming (SSE)

Pipeline RAG personnalisé : configuration de base vectorielle avec recherche sémantique hybride et parsing de documents

Authentification & couche de données : authentification utilisateur avec Supabase/PostgreSQL, gestion des sessions et historique des conversations

Déploiement : configuration Docker conteneurisée avec guides de déploiement en production (Vercel, Render, AWS)


NOTRE MÉTHODE :

1. Appel d’architecture produit : définition du périmètre, des flux utilisateur et des schémas de base de données.

2. Livraison par étapes : mises à jour progressives avec liens de revue en staging.

3. Transfert final : transfert complet du dépôt GitHub, documentation API et démonstration explicative.


Contactez-moi pour planifier votre revue d’architecture avant de passer commande.

Découvrez Naveed Ahmed

Naveed Ahmed

Custom RAG and Full Stack AI Integration Engineer

  • DePakistan
  • Membre depuisfévr. 2026
  • Langues

    Anglais, Ourdou, Hindi
Struggling with AI chatbots that hallucinate or leak sensitive company data? I build private, custom RAG pipelines and intelligent assistants grounded strictly in your business documents and APIs. Using Python, LangChain, Pinecone, and FastAPI, I engineer low-latency vector search and source-attributed responses. Proven by RepoRAG: an automated codebase assistant delivering sub-second semantic retrieval across complex repositories. You get clean, production-ready code and direct communication. Message me with your data format for an architecture review in 1 hour.

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