Je vais créer un chatbot rag sur vos documents en utilisant langchain et faiss

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Rishii K Singh
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build a rag chatbot on your documents using langchain and faiss
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À propos de ce service

Traduction automatique

Vous avez besoin de discuter avec vos PDFs, documents ou base de connaissances interne en utilisant l'IA ?

Je vais vous créer un chatbot RAG (Retrieval Augmented Generation) entièrement fonctionnel qui vous permet de télécharger vos documents et de poser des questions en français simple. Construit avec LangChain, FAISS pour la recherche vectorielle, et une interface Streamlit épurée.

Ce que vous obtenez :

  • Ingestion de documents (PDF, TXT, DOCX)
  • Stockage vectoriel FAISS pour une recherche sémantique rapide
  • Recherche multi-sauts pour des réponses précises
  • citations des sources pour que vous sachiez d'où provient chaque réponse
  • Interface web Streamlit propre
  • Code source complet

Je fais actuellement des recherches sur les systèmes de graphes de connaissances basés sur LLM à l'AIMS-DTU et je fais un stage chez WESEE, dans la marine indienne, sur l'IA appliquée. Je construis ces systèmes quotidiennement.

Contactez-moi avant de commander si vous avez des exigences spécifiques.

  • Type d'application

    • Application Web

  • Frameworks pour ordinateur

    • Tauri

  • Type d'IA

    • Chat

  • Langage de programmation

    • Python

  • Frameworks web

    • React
    • Svelte
    • Express.js (Node.js)
    • Flask
    • Spring Boot
    • Next.js

  • Créateurs no-code low-code

    • Lovable
    • Replit

Découvrez Rishii K Singh

Rishii K Singh

AIML Engineer RAG Pipelines LLM Systems

  • DeInde
  • Membre depuisjuin 2026

  • Langues

    Anglais, Hindi
I build RAG pipelines, LLM agents, and knowledge graph systems in Python. Currently a research intern at AIMS-DTU on LLM-based KG construction, and an intern at WESEE, Indian Navy on applied AI. What I deliver: RAG chatbots with FAISS vector search Knowledge graphs from unstructured text LLM agents using LangChain and LlamaIndex Streamlit dashboards and FastAPI backends B.Tech at DTU (SGPA 8.90). Clean code, clear communication throughout.

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