Je vais construire un pipeline de vision IA avec LLM, RAG, OpenCV et Python


À propos de ce service
Traduction automatique
Je crée des pipelines de vision IA de bout en bout combinant la vision par ordinateur, LLM et RAG en un système intelligent détectant, analysant et raisonnant sur des images et vidéos en temps réel en utilisant OpenCV, Python et des modèles de langage de pointe.
Projets livrés :
- Application complète avec système de surveillance en temps réel utilisant YOLOv8, OpenCV et rapport automatisé d’incidents avec LLM
- Système RAG visuel extrayant et raisonnant sur des documents juridiques scannés
- Plateforme d’intelligence de documents OCR avec moteur d’évaluation LLM et utilisateurs payants en activité
- Suivi des rayons de vente au détail détectant les ruptures de stock et générant des rapports de réapprovisionnement LLM
- Pipeline de détection de moments forts sportifs avec détection d’événements CV et commentaire LLM
Ce que je construis :
- Détection, suivi, segmentation et classification en CV
- Systèmes RAG avec bases de connaissances personnalisées et récupération de documents
- Intégration LLM pour le raisonnement sur données visuelles et textuelles
- Pipeline OCR pour l’extraction de texte dans les documents et images
- Applications web full stack avec frontend React et backend FastAPI
- Déploiement cloud avec API REST propres
Pourquoi me choisir :
- Systèmes d’IA multimodaux déployés en production
- Full stack CV, LLM, RAG, backend et frontend
- Code propre, documenté et livraison à temps garantie
Découvrez Abdul Rafeh
ML , CV , OCR Solutions
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Anglais
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FAQ
Traduction automatique
Qu’est-ce qu’un pipeline de vision IA et que peut-il faire ?
Un pipeline de vision IA combine la vision par ordinateur et LLM en un seul système. Il détecte et suit des objets avec OpenCV et YOLOv8, extrait le sens des images et vidéos, et utilise le raisonnement LLM pour générer des réponses, rapports ou décisions intelligentes — tout automatisé de bout en bout.
Pouvez-vous intégrer un système RAG avec mes données d’images ou de documents existantes ?
Oui. Je construis des pipelines RAG qui relient votre base de connaissances personnalisée à un système de vision. La couche CV extrait les données visuelles ou textuelles, RAG récupère les connaissances pertinentes, et le LLM génère des réponses précises et contextuelles basées sur vos données spécifiques.
Pouvez-vous créer une application web full stack autour du pipeline de vision IA ?
Absolument. Je fournis des systèmes complets full stack avec frontend React, backend FastAPI, intégration de base de données et API REST pour que votre pipeline IA soit accessible comme une application web entièrement fonctionnelle dès le premier jour.
Quels types d’images et de sources vidéo votre système supporte-t-il ?
Le système fonctionne avec des flux de caméras en direct, des vidéos CCTV, des fichiers vidéo enregistrés, des documents scannés, des PDFs et des images téléchargées. Il gère de manière fiable les entrées de faible qualité, les occlusions et les cas limites du monde réel.
Pouvez-vous ajuster un LLM spécifiquement pour mon domaine d’activité ?
Oui. Je fine-tune des LLM open source sur votre jeu de données personnalisé pour que le modèle comprenne votre domaine, votre terminologie et votre cas d’usage — fournissant des réponses beaucoup plus précises et pertinentes qu’un modèle générique.
Fournissez-vous le code source, la documentation et un support après livraison ?
Chaque livraison comprend le code source complet, des commentaires détaillés, la documentation d’installation et une présentation pour que votre équipe puisse maintenir et étendre le système de manière autonome sans dépendance à mon égard.
