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Je développerai le développement d'applications rag dans Streamlit pour l'apprentissage automatique et la visualisation des données
Saher P
5,0
5,0
À propos de ce service
Traduction automatique
Vous recherchez une application Streamlit professionnelle alimentée par l'IA qui intègre :
Génération augmentée par récupération (RAG)
Modèles d'apprentissage automatique
Pipeline NLP
Tableaux de bord interactifs de données
Vous êtes au bon endroit !
Ce que je propose :
- Applications web Streamlit pour ML, NLP et RAG
- Intégration avec Langchain, OpenAI, Hugging Face, etc.
- Interface utilisateur claire avec filtres, graphiques et interactions
- Déploiement (optionnel) : Streamlit Cloud / Render / VPS
Pile technologique :
Python, Streamlit, Pandas, Langchain, OpenAI, HuggingFace, Plotly
Pourquoi me choisir ?
- Plus de 3 ans d'expérience en développement IA/ML
- Livraison rapide
- Code propre et commenté
- Consultation gratuite avant le début
Transformons votre idée en une application web intelligente !
Contactez-moi avant de passer commande pour que nous puissions discuter de votre projet.
Découvrez Saher P
Saher P
Web Developer with 3 years of experience transform ideas into visual solutions
- DePakistan
- Membre depuismai 2025
- Dernière commande1 an
Langues
Anglais
🚀 Full-Stack Developer | Laravel | React | AI Solutions Engineer
I help businesses build scalable web applications, REST APIs, SaaS platforms, and AI-powered solutions using Laravel, React, and Python. Experienced in developing secure, high-performance systems, automation workflows, chatbots, and machine learning applications. Passionate about clean code, problem-solving, and delivering reliable software that creates real business value. Open to freelance projects and long-term collaborations.
Traduction automatique
Mon portfolio
FAQ
Traduction automatique
1. Qu'est-ce qu'une application RAG IA ?
Une application RAG (Retrieval-Augmented Generation) combine un modèle de langage (LLM) avec vos sources de données personnalisées (PDF, CSV, bases de données, etc.). Elle récupère le contexte pertinent avant de générer des réponses intelligentes et précises — ce qui la rend idéale pour l'explication de l'apprentissage automatique, l'analyse de données et les systèmes de questions-réponses personnalisés.
2. Quelles technologies utilisez-vous pour construire des applications RAG ?
J'utilise : Streamlit pour créer une interface interactive Python pour la logique backend et la gestion des données Langchain pour connecter le LLM et le récupérateur de données FAISS / ChromaDB pour la recherche sémantique basée sur les vecteurs OpenAI / Groq / Hugging Face modèles pour l'inférence du LLM Pandas, Seaborn, Matplotlib pour la visualisation des données
3. Puis-je poser des questions sur mes propres données dans l'application ?
Oui ! Je vais configurer l'application pour vous permettre de télécharger des fichiers (CSV, PDF, Excel, TXT, JSON) et de poser des questions à leur sujet. L'application récupère les informations pertinentes et répond en utilisant l'IA avec le contexte de vos données.
5. Vais-je recevoir le code source ?
Oui, je fournis : Code source Python complet Script de l'application Streamlit Instructions d'installation (requirements.txt, .env, clés API) Fichiers de test et données d'exemple (optionnel) Guide de déploiement (local et cloud)
Avis
1 avis concernant ce service
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I isabel_sada
Mexique
Saher worked exceptionally well and quickly to provide me with a project that exceeded my expectations in no time at all! I highly recommend working with her, her passion and knowledge is palpable through her work
Jusqu’à 50 $US
Prix
1 jour
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Utile?
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