Je vais construire une pipeline RAG robuste avec langchain, langgraph


À propos de ce service
Traduction automatique
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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FAQ
Traduction automatique
Puis-je utiliser mes propres données (PDF, Notion, Google Drive) ?
Absolument. Je peux configurer des connecteurs pour vos sources de données locales ou cloud.
Vais-je obtenir le code source complet ?
Oui. Tous les fichiers de code et d’environnement sont inclus et documentés.
Pouvez-vous intégrer avec mon application ou API existante ?
Oui — je peux envelopper la pipeline RAG avec des endpoints FastAPI ou l’intégrer dans votre frontend.

