Je vais construire une pipeline RAG robuste avec langchain, langgraph

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sayem_1995
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Sayem
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À propos de ce service

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Je conçois et construis des pipelines Retrieval-Augmented Generation (RAG) robustes qui fournissent des réponses précises et adaptées au contexte à partir de vos propres sources de données.

Pas d'hallucinations. Pas de scripts fragiles. Juste des architectures de qualité production propres, modulaires et entièrement documentées.


️ Ce que vous obtenez

  • Architecture RAG de bout en bout : Retriever, chunker, embedder, générateur, évaluateur
  • Options de framework : LangChain, LlamaIndex ou implémentation légère personnalisée
  • Flexibilité LLM : OpenAI, Anthropic ou modèles open (Llama 3, Mistral, Falcon)
  • Intégration de base de données vectorielle : FAISS, Chroma, Pinecone ou Qdrant
  • Prompting optimisé : Requêtes contextuelles, construites dynamiquement
  • Prêt pour le déploiement : Streamlit, FastAPI ou Hugging Face Spaces
  • Code clair + documentation : Configuration de qualité production, modulaire, reproductible


Pourquoi travailler avec moi

  • Approche centrée sur l'ingénierie, conçue pour la performance, pas seulement pour des démos
  • Compréhension approfondie des embeddings, de la récupération et de l'optimisation du contexte
  • Tests de bout en bout pour la précision de la récupération et la latence


Pile technologique : Python · LangChain · LlamaIndex · Hugging Face · FAISS · Chroma · API OpenAI · Streamlit · FastAPI


Discutons de vos sources de données et de la stack de déploiement souhaitée

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Machine Learning, Deep learning, Gen AI and Agentic AI

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I’m Salman, a Machine Learning & Deep Learning engineer building intelligent AI solutions. I specialize in predictive models, Generative AI and Agentic AI agents capable of reasoning and autonomous actions. I also design RAG pipelines and LangChain,LangGraph-based chatbots for context-aware applications. I deliver end-to-end, scalable, and business-ready AI solutions that turn data and ideas into actionable intelligence.

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