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Je vais construire des systèmes agentic RAG personnalisés pour vos données
Kalu Eke
À propos de ce service
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À propos de cette service
Je conçois des architectures RAG sécurisées, des agents IA autonomes et des outils chatbot RAG personnalisés, nativement en TypeScript et Node.js. J’écris un code backend propre qui connecte directement vos fichiers privés aux LLMs, fournissant des réponses rapides et précises sans hallucinations.
Ce que vous obtenez
- Système RAG personnalisé : Des pipelines de données performants pour analyser vos PDFs, CSVs et bases de données, en les reliant à une base de données vectorielle sécurisée comme Supabase pgvector ou Pinecone pour une recherche de documents en temps réel.
- Agents IA structurés : Des workflows logiques multi-étapes construits avec LangGraph et LangChain pour garantir que vos agents accomplissent leurs tâches de manière fiable et prévisible à chaque fois.
- Interface utilisateur chatbot RAG : Une API backend sécurisée, conçue sur mesure, associée à un tableau de bord minimal et épuré développé en React et Next.js.
La stack
- Outils IA principaux : LangChain, LangGraph, Ollama, LlamaIndex
- Stockage de données : PostgreSQL, Supabase pgvector, Pinecone, FAISS
- Langages & Web : TypeScript, Node.js, Python, Next.js, React, Docker
Envoyez-moi un message avec un aperçu rapide de votre format de données et de ce que vous souhaitez automatiser. Nous élaborerons l’architecture technique avant que vous passiez commande.
Découvrez Kalu Eke
Kalu Eke
Full Stack Developer
- DeNigeria
- Membre depuismai 2026
Langues
Anglais
Hi, I'm Kalu, a passionate Full-Stack website & AI App Developer with over 5 years of experience turning innovative ideas into dynamic responsive website solutions. I develop high-quality websites that blend seamless functionality with responsive designs that are super mobile-friendly & support all devices.
My expertise spans the full development lifecycle, from ideation & design to coding, testing, & deployment. Every project is an opportunity to push boundaries & deliver exceptional results. Let’s chat! And bring your web idea to life with a touch of creativity & technical expertise!
Traduction automatique
FAQ
Traduction automatique
Comment empêchez-vous l’IA de inventer des choses ?
En limitant son espace de recherche. Je conçois des pipelines RAG personnalisés qui obligent le LLM à répondre uniquement avec les extraits précis que nous récupérons de votre base. Si la réponse ne se trouve pas dans vos documents, le modèle est programmé pour simplement dire qu’il ne sait pas.
Quels types de fichiers l’IA peut-elle réellement lire ?
Presque tout ce que votre entreprise utilise quotidiennement. Je développe des parsers en TypeScript pour nettoyer et extraire le texte de PDFs, feuilles de calcul, CSVs, flux API en direct ou bases SQL brutes, afin que l’IA puisse les rechercher avec précision.
Quelle est la différence entre un simple wrapper et un système RAG personnalisé ?
Un wrapper basique envoie simplement une requête directement au LLM, ce qui peut entraîner des hallucinations et des fuites de données. Un système RAG personnalisé utilise un pipeline dédié pour rechercher d’abord dans vos fichiers, extraire le contexte le plus pertinent, et ne fournir que ces données sécurisées au modèle pour une réponse précise.
Quelle base de données vectorielle recommandez-vous pour cette configuration ?
Je recommande fortement PostgreSQL avec l’extension Supabase pgvector, car elle permet de conserver vos données relationnelles et vos embeddings vectoriels au même endroit. Si votre projet nécessite une base externe dédiée, je travaille aussi avec Pinecone et FAISS.
Comment garantissez-vous que vos agents IA accomplissent leurs tâches de manière prévisible ?
Au lieu de laisser le LLM décider librement de la suite, je construis des machines à états structurées avec LangGraph et LangChain. Cela oblige les agents IA à suivre des règles strictes, des étapes de validation et des chemins de secours, assurant un comportement déterministe.
Pouvez-vous créer une interface web pour mon chatbot RAG ?
Oui. Je développe le backend principal en Node.js, TypeScript ou Python, puis je crée une interface utilisateur rapide et minimaliste avec React et Next.js. Cela offre à votre équipe un tableau de bord web clair pour interagir quotidiennement avec le chatbot RAG.
Vais-je avoir des factures mensuelles élevées pour le logiciel ?
Je construis votre application en utilisant des outils open-source comme PostgreSQL et LangChain pour éviter des abonnements coûteux à des plateformes tierces. Vous ne payez que pour votre hébergement cloud et votre utilisation directe des tokens LLM.
Vos agents AI peuvent-ils s’intégrer à mon logiciel existant ?
Oui. Je développe des endpoints API personnalisés en TypeScript et Node.js. Cela permet à vos agents IA autonomes de déclencher des actions, mettre à jour des enregistrements et interroger des données dans votre CRM, ERP ou bases de données internes.
