Je vais créer une application RAG personnalisée en utilisant OpenAI gpt ou un modèle open source
À propos de ce service
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Vous souhaitez exploiter la valeur de vos données privées ? Vous êtes au bon endroit. Je suis Sarab Dar, développeur en IA spécialisé en Retrieval-Augmented Generation (RAG) et intégrations de LLM.
Ce que je peux faire pour vous :
- Systèmes RAG avancés (Discussion avec vos données) Connectez vos PDFs, CSV, bases de données SQL ou documentation interne à GPT ou GROQ. J’utilise LangChain et bases de données vectorielles pour garantir une récupération précise avec peu d’« hallucinations ».
- Architectures IA flexibles Je propose un déploiement via Streamlit (pour des interfaces rapides et interactives) ou FastAPI (pour des backends performants et évolutifs) afin de s’intégrer directement à votre logiciel existant.
- Excellence open source Vous vous inquiétez des coûts API ? Je peux travailler avec LLMs open source (Mistral, Llama, Groq) pour réduire vos coûts.
Ce dont j’ai besoin pour commencer :
- Objectif du projet : Une brève description de ce que vous souhaitez que l’IA accomplisse.
- Source de données : Accès à vos documents ou base de données (si applicable).
- Clés API : modèles OpenAI / Anthropic / Groq / Azure
Découvrez Sarab Dar
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- Temps de réponse moy.1 heure
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Ourdou, Anglais
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FAQ
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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.

