Je vais construire une application web IA personnalisée, intégrer OpenAI llm ou un agent IA


À propos de ce service
Traduction automatique
Vous cherchez un ingénieur logiciel senior pour intégrer OpenAI, des LLM personnalisés ou des agents IA autonomes dans votre plateforme web ? Vous êtes au bon endroit !
Je possède un BSc/MSc en informatique et ingénierie avec plus de 13 ans d’expérience en développement full-stack. Je conçois des applications IA sécurisées, prêtes pour la production, conçues pour une évolutivité à long terme.
Services principaux :
Intégration LLM & API : OpenAI GPT-4, Anthropic Claude, Meta Llama
RAG & recherche vectorielle : systèmes de questions-réponses sur documents, bases de connaissances
Agents IA & workflows : workflows autonomes personnalisés avec LangChain, CrewAI et LlamaIndex
Architecture full-stack : FastAPI, Python (Django), Node.js, Next.js et backends React
Cloud & DevOps : déploiement Azure/AWS, conteneurisation Docker, limitation de débit et gestion des clés
Pourquoi l’architecture est importante :
Optimisation des tokens : couches de cache (Redis) pour réduire vos coûts mensuels d’API IA.
Sécurité d’entreprise : gestion sécurisée des clés, limitation de débit et permissions basées sur les rôles.
Code propre : code facile à maintenir et à faire évoluer pour les équipes de développement.
Contactez-moi avant de passer commande pour choisir la meilleure architecture IA pour votre projet !
Découvrez Shafiqul K.
Senior Software Engineer MSc CS, Full Stack, Cloud and AI Integration Specialist
- DeBangladesh
- Membre depuisaoût 2026
- Temps de réponse moy.1 heure
Langues
Bengali, Anglais
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FAQ
Traduction automatique
Pouvez-vous connecter les API OpenAI ou Claude à mon application web existante ?
Oui ! Je peux créer des endpoints REST API personnalisés en FastAPI, Django ou Node.js pour intégrer des fonctionnalités IA et des modèles LLM directement dans votre application web ou votre base de données existante.
Comment contrôlez-vous les coûts mensuels d’API IA ?
Je conçois des pipelines d’optimisation des tokens, des techniques de compression de prompts et des couches de cache Redis pour que vos coûts d’utilisation de l’API OpenAI/Claude restent faibles et prévisibles.
Que faut-il pour construire un système RAG (Questions-réponses sur documents) personnalisé ?
Il suffit de fournir vos documents sources (PDF, fichiers texte, exportations de bases de données ou liens web). Je gère l’embedding vectoriel, la configuration de la base vectorielle (Pinecone, ChromaDB) et les pipelines de récupération.
Ai-je une pleine propriété du code source ?
Oui ! 100 % du code source personnalisé, des scripts de configuration et de la documentation technique sont inclus dès la finalisation de la commande.

