Je vais créer des agents d'IA rag avec langgraph, crag et self rag


À propos de ce service
Traduction automatique
Vous souhaitez intégrer un modèle d'IA dans votre application, créer un chatbot personnalisé ou mettre en place un système de base de connaissances capable de répondre aux questions tirées de vos documents ?
Je peux vous aider à concevoir des solutions d'IA sur mesure utilisant RAG, la récupération avancée et les intégrations MCP adaptées aux besoins de vos projets.
Ce que je peux réaliser pour vous
- Intégration de LLM d'IA
- Systèmes RAG standards et avancés
- Pipeline RAG de bout en bout
- Chatbots personnalisés basés sur des documents
- Implémentations CRAG / Self-RAG
- Intégrations MCP et outils personnalisés
- Applications d'IA connectées à votre backend existant
Systèmes RAG que je construis
RAG standard
- Ingestion de documents
- Découpage et embeddings
- Base de données vectorielle
- Récupération sémantique
Self-RAG
- Prise de décision de récupération
- Évaluation de la pertinence
- Auto-réflexion
- Contrôle de la qualité des réponses
CRAG (RAG correctif)
- Évaluation de la qualité de récupération
- Récupération corrective
- Recours à la récupération web
- Réduction des hallucinations
Pile technologique
- Frameworks : LangGraph, LangChain, FastAPI, MCP
- Bases de données : Supabase, FAISS, Pinecone, Qdrant, ChromaDB
- Modèles : OpenAI (GPT), Anthropic (Claude), Gemini LLMs
Veuillez me contacter avant de passer commande afin que nous puissions discuter de vos besoins et choisir le bon package.
Découvrez Pranav
AI Engineer
- DeInde
- Membre depuisjuil. 2024
- Temps de réponse moy.1 heure
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Hindi, Punjabi, Anglais
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FAQ
Traduction automatique
Pouvez-vous créer un chatbot RAG ou un agent IA de base de connaissances ?
Oui. Je peux mettre en place des systèmes RAG qui utilisent vos PDFs, documents, sites web, bases de données ou connaissances d'entreprise pour fournir des réponses contextuelles. Je peux intégrer des bases de données vectorielles comme Pinecone, Qdrant, Supabase ou pgvector.
Avec quelles technologies travaillez-vous ?
Je travaille généralement avec Python, TypeScript/JavaScript, React, Next.js, Node.js, FastAPI, PostgreSQL, Docker, et des outils d'IA tels que les APIs LLM, les bases de données vectorielles et les pipelines RAG.
Quel type de RAG pouvez-vous construire ? Et lequel est le mieux pour moi.
Je peux réaliser un RAG standard, un CRAG (Corrective Retrieval-Augmented Generation) et un Self RAG (Self-Reflective Retrieval-Augmented Generation). Lequel est le mieux pour vous : Contactez-moi avant de commander, et je pourrai vous recommander celui qui vous convient le mieux.

