Je vais créer une application RAG personnalisée en utilisant OpenAI gpt ou un modèle open source
À propos de ce service
Traduction automatique
Vous souhaitez créer des systèmes d'IA capables de comprendre et d'interroger intelligemment vos données privées ?
Je suis ingénieur en vision par ordinateur et IA appliquée avec plus de 4 ans d'expérience dans la construction de systèmes d'IA concrets, y compris des applications LLM, des pipelines RAG et des solutions d'IA multimodales.
Je conçois des systèmes Retrieval-Augmented Generation (RAG) qui vous permettent de dialoguer avec vos données (PDF, documents, CSV, bases de données) en utilisant des réponses LLM précises et contextuelles.
CE QUE JE PEUX CONSTRUIRE
- Systèmes RAG pour PDFs, documents, CSV, bases de données
- Chatbots alimentés par OpenAI / Llama / Mistral / Groq
- Systèmes de bases de données vectorielles (FAISS, Pinecone, Chroma)
- Systèmes Q&A LLM avec moins d'hallucinations
- Backends IA basés sur API avec FastAPI
- Applications IA utilisant Streamlit
OPTIONS DE DÉPLOIEMENT
- Streamlit (tableaux de bord interactifs)
- FastAPI (backends évolutifs)
- Intégration API dans des systèmes
TECH STACK
Python, LangChain, LlamaIndex, OpenAI API, Groq, FAISS, Pinecone, ChromaDB, FastAPI, Streamlit
CE QUE J'AI BESOIN
- Source de données (PDF, documents, bases de données)
- Objectif du projet
- API du modèle
- Je conçois des systèmes d'IA pratiques et prêts pour la production, adaptés à des cas d'utilisation réels.
Veuillez me contacter avant de passer commande.
Collaborons ensemble !
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ML Engineer
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Langues
Ourdou, Anglais, Espagnol, Allemand, Français
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FAQ
Traduction automatique
Le chatbot peut-il « parler » à des documents spécifiques (PDF, CSV, SQL) ?
Absolument ! C’est le cœur d’un système RAG (Retrieval-Augmented Generation). Je vais construire un pipeline qui « indexe » vos données privées dans une base de données vectorielle pour que l’IA puisse récupérer et répondre aux questions uniquement en se basant sur vos informations.
Quel est l’avantage d’une interface FastAPI par rapport à une interface Streamlit ?
Streamlit est parfait si vous avez besoin d’un tableau de bord web esthétique et prêt à l’emploi pour interagir immédiatement avec votre IA. FastAPI est idéal si vous êtes développeur ou si vous avez un site ou une application existante et que vous avez simplement besoin d’un « cerveau » haute performance (point de terminaison API) à intégrer à votre système actuel.
Comment faire pour que l’IA ne « hallucine » pas ou ne invente pas des choses ?
J’utilise des techniques avancées de RAG, y compris un prompting strict du système et la « Source Attribution ». Cela signifie que l’IA est instruite pour répondre uniquement en se basant sur le contexte fourni. Si la réponse ne figure pas dans vos données, le bot indiquera honnêtement qu’il ne sait pas plutôt que d’inventer un fait.

