Je vais construire un chatbot AI RAG et un backend de base de connaissances


Level 1
À propos de ce service
Traduction automatique
Ce que je peux construire
- Chatbot AI RAG
- Backend de base de connaissances
- Upload et traitement de documents
- Ingestion de PDF, DOCX, TXT et URL
- Découpage de texte et embeddings
- Intégration de base de données vectorielle
- Recherche sémantique
- Réponses alimentées par LLM
- Citations de sources
- APIs REST
- Historique de chat
- Authentification utilisateur
- Gestion des documents et administrateurs
- Déploiement en Docker
- Déploiement cloud
Stack technologique
- Python
- FastAPI
- Pydantic
- PostgreSQL
- Redis
AI / RAG
- OpenAI
- Anthropic
- LangChain
- Pipeline RAG personnalisé
Recherche vectorielle
- PostgreSQL + pgvector
- Qdrant
- Pinecone
- Weaviate
- Chroma
- FAISS
- Elasticsearch
Infrastructure
- Docker
- AWS
- GCP
- DigitalOcean
- Nginx
Idéal pour
- Applications SaaS
- Chatbots de support client
- Bases de connaissances internes
- Assistants de documentation
- Recherche alimentée par IA
- Assistants de connaissance produit
- Assistants RH et employés
- Assistants e-commerce
- Assistants de recherche/documentation
- Automatisation des affaires
Pourquoi travailler avec moi ?
Je suis un ingénieur logiciel senior avec plus de 10 ans d’expérience en développement logiciel, spécialisé dans les systèmes backend Python, APIs, bases de données, systèmes distribués, infrastructure cloud et architecture d’applications évolutives.
Découvrez Mr. S
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- DeBangladesh
- Membre depuisjuil. 2017
- Temps de réponse moy.1 heure
- Dernière commande4 mois
Langues
Anglais
Traduction automatique
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FAQ
Traduction automatique
Pouvez-vous ajouter RAG à mon application existante ?
Oui. Je peux intégrer RAG dans une application Python/FastAPI existante ou construire le backend RAG à partir de zéro.
Quelles bases de données vectorielles supportez-vous ?
Je peux travailler avec des technologies telles que Qdrant et pgvector, selon les besoins de votre application.
Pouvez-vous intégrer OpenAI ou Gemini ?
Oui. Je peux intégrer des APIs LLM et embedding comme OpenAI, Gemini ou d’autres fournisseurs compatibles.

