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Je vais faire un chatbot do rag langchain rag pinecone agent IA
Hamza Sajid
À propos de ce service
Traduction automatique
Les LLMs génériques hallucinent-ils et nuisent-ils à votre activité ?
Bonjour, je suis Hamza, ingénieur logiciel spécialisé dans l'architecture IA robuste. Je conçois des applications rag chatbot sur mesure, conçues pour récupérer vos documents et répondre à des questions complexes avec une précision parfaite, sans hallucinations.
En utilisant langchain et des embeddings vectoriels de pointe, je construis des systèmes rag prêts pour la production, qui se connectent parfaitement à vos bases de connaissances internes (PDF, API, bases de données PostgreSQL).
Ce que vous obtenez :
- Un rag chatbot personnalisé adapté aux ensembles de données complexes de votre entreprise.
- Une architecture backend propre utilisant Python, LangChain et des bases de données vectorielles (Pinecone/Chroma).
- Des pipelines avancés de découpage de texte, d'embedding et de recherche sémantique.
- Une intégration avec les principaux LLMs (OpenAI, Gemini API ou modèles locaux pour une confidentialité stricte).
- Un code bien documenté et prêt pour la production.
Chaque ensemble de données est unique. Veuillez me contacter avant de commander pour discuter de votre architecture technique !
Découvrez Hamza Sajid
Hamza Sajid
Software Engineer
- DePakistan
- Membre depuisaoût 2022
- Temps de réponse moy.1 heure
- Dernière commande1 an
Langues
Ourdou, Hindi, Anglais
Welcome Guys!
Hamza Sajid here! I am a professional software engineer excelling in crafting AI solutions that help business scale their services more efficiently and ultimately generating more profits.
Traduction automatique
FAQ
Traduction automatique
Nos données sont très sensibles. Pouvez-vous créer un système rag totalement local et privé ?
Absolument. Pour la sécurité d'entreprise, je peux construire un pipeline rag privé utilisant des modèles open-source locaux (comme Llama 3 ou Mistral via Ollama) associés à un stockage vectoriel sur site, afin que vos données ne quittent jamais votre infrastructure.
Comment empêchez-vous le rag chatbot d halluciner ?
Je conçois des modèles de prompt langchain robustes qui instruisent strictement le LLM à baser ses réponses uniquement sur les segments de contexte récupérés. Si la réponse n'existe pas dans vos données, le bot indiquera qu'il ne sait pas, plutôt que de deviner.
Avec quelles bases de données vectorielles travaillez-vous généralement ?
Selon votre échelle et votre architecture, je travaille avec Pinecone, ChromaDB, Weaviate ou PGVector pour une intégration transparente dans des architectures PostgreSQL existantes.
