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Je vais concevoir des applications d'IA avec graphrag, rag et neo4j
Shaza
À propos de ce service
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Vous avez besoin d’un système GraphRAG qui fonctionne réellement au-delà des démos ?
Je crée des solutions GraphRAG prêtes pour la production en utilisant Neo4j et une infrastructure moderne de LLM pour la recherche, l’analyse et la récupération intelligente de connaissances.
Ce que vous obtenez :
- Architecture et mise en œuvre de GraphRAG
- Intégration Neo4j et modélisation de graphes
- Ingestion et prétraitement des données
- Pipeline de récupération et de requêtes
- Intégration API
- Déploiement en Docker
- Documentation et guide de configuration
Cas d’usage :
- Assistants de connaissance internes
- Analyse des menaces et incidents
- Recherche en entreprise
- Découverte de relations
- Analyses alimentées par l’IA
Technologies disponibles :
Neo4j Python Docker Streamlit vLLM pipelines RAG
Avant de commander, envoyez vos besoins et je vous aiderai à définir la meilleure architecture pour votre cas d’usage.
Découvrez Shaza
Shaza
- DePakistan
- Membre depuisoct. 2019
- Dernière commande4 années
Langues
Anglais
Hi, I’m Shaza!
I'm an AI Engineer focused on building production-ready AI systems that go beyond prototypes.
I specialize in:
• RAG & GraphRAG systems
• Neo4j and knowledge graphs
• Local LLM & vLLM deployment
• Dockerized AI infrastructure
• Streamlit AI applications
• Performance optimization
I deliver clean architecture, scalable deployments, clear documentation, and reliable execution.
Whether you need an AI assistant, internal search, GraphRAG pipeline, or end-to-end deployment, I build practical AI solutions designed for real-world use.
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FAQ
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De quelles informations avez-vous besoin avant de commencer ?
Veuillez partager votre cas d’usage, sources de données, fournisseur ou LLM préféré, exigences de déploiement et résultats attendus. Si vous n’êtes pas sûr, je peux vous aider à définir l’architecture.
Travaillez-vous avec des jeux de données et bases de données existants ?
Oui. Je peux intégrer des données structurées et non structurées existantes dans des pipelines GraphRAG et connecter les bases de données supportées.
Quelles technologies utilisez-vous ?
Selon les besoins, je travaille avec Neo4j, Python, Docker, Streamlit, vLLM, pipelines RAG, API et outils d’IA modernes.
Pouvez-vous déployer la solution ?
Oui. Les options de déploiement peuvent inclure des environnements locaux, des configurations Docker, des serveurs et des systèmes prêts pour la production selon le package.
Offrez-vous une assistance après la livraison ?
Oui. Un support après livraison et des améliorations supplémentaires peuvent être organisés si nécessaire.
Que faire si je ne sais pas quel forfait choisir ?
Envoyez-moi vos besoins et je vous recommanderai le meilleur package avant de commander.
Pouvez-vous travailler avec des LLM personnalisés ou des modèles locaux ?
Oui. Je peux supporter le déploiement de modèles locaux et hébergés selon la compatibilité et les exigences du projet.
Le réglage fin du modèle est-il inclus ?
Non. Ce service se concentre sur l’architecture GraphRAG et les systèmes de récupération. Le fine-tuning peut être discuté séparément si nécessaire.
Le système fonctionnera-t-il avec des données privées ou internes à l’entreprise ?
Oui, les systèmes GraphRAG peuvent être conçus pour fonctionner avec des bases de connaissances internes et des jeux de données privés.
