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Je vais construire des agents AI RAG personnalisés, des chatbots et des systèmes de connaissance
Tayyab E.
Top Rated
À propos de ce service
Traduction automatique
Créez un système RAG prêt pour la production qui transforme vos documents, site web, base de données ou connaissance interne en un assistant AI intelligent capable de récupérer, raisonner et répondre avec des réponses contextuelles.
Je conçois des systèmes de Retrieval-Augmented Generation, des agents AI et des chatbots basés sur une base de connaissances en mettant l’accent sur la précision, la qualité de la récupération, la scalabilité et une architecture facile à maintenir.
Ce que je peux construire :
- Chatbots RAG et assistants de connaissance AI
- Agents AI avec outils, mémoire et récupération
- Ingestion de PDF, site web, base de données, API, CSV et Excel
- Recherche vectorielle avec Pinecone, Qdrant, Chroma ou pgvector
- Intégration d’OpenAI, Claude, Gemini, Llama, DeepSeek et LLM locaux
- Recherche hybride, filtrage par métadonnées, reranking et citations
- Intégration FastAPI / backend et APIs personnalisées
- Web scraping et ingestion automatisée de connaissances
- Déploiements RAG privés ou auto-hébergés
- Évaluation, test et optimisation de la récupération
Avec plus de 7 ans d’expérience en backend, conception de systèmes, automatisation, scraping et ingénierie des données, je crée bien plus que de simples wrappers pour chatbots — je fournis des systèmes AI robustes autour de vos données métier réelles.
Contactez-moi avant de commander pour obtenir la meilleure architecture et le bon package.
Découvrez Tayyab E.
Tayyab E.
Turn Any Website Into Structured Data
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- DePakistan
- Membre depuismars 2019
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Langues
Ourdou, Anglais
Hi! I’m Tayyab Elahi, a web scraping and data extraction expert with 7+ years of experience. I help businesses collect, clean, and structure data from websites using reliable scraping, automation, and scalable data workflows. From one-time data extraction to large-scale and recurring scraping projects, I focus on accurate results, clean delivery, and solutions built around your specific requirements.
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FAQ
Traduction automatique
Qu’est-ce qu’un système RAG ?
RAG, ou Retrieval-Augmented Generation, permet à un modèle AI de récupérer des informations pertinentes de vos propres données avant de répondre. Il est utile pour les assistants qui ont besoin d’accéder à des documents, sites web, informations produits ou connaissances internes de l’entreprise.
Quelles données puis-je utiliser ?
Les PDFs, documents Word, feuilles de calcul, sites web, bases de données, API, catalogues produits, articles de centre d’aide et autres données structurées ou non structurées peuvent être utilisés.
Pouvez-vous scraper mon site web et utiliser les données pour RAG ?
Oui. Le web scraping et l’extraction de données structurées sont des domaines clés de mon travail. Je peux construire à la fois le pipeline d’acquisition de données et le système RAG.
Avec quels bases vectorielles travaillez-vous ?
Selon le projet, je peux travailler avec Pinecone, Qdrant, Chroma, PostgreSQL/pgvector et d’autres solutions de stockage vectoriel adaptées.
Utilisez-vous LangChain ?
Oui, lorsque cela a du sens. Je peux utiliser LangChain, LangGraph ou des implémentations Python personnalisées selon l’architecture et la complexité de l’application.
Pouvez-vous utiliser OpenAI, Claude ou Gemini ?
Oui. L’architecture RAG peut s’intégrer avec OpenAI, Claude, Gemini ou des LLM compatibles/open source selon vos besoins.
Le chatbot peut-il fournir des citations ?
Oui. Le système peut retourner des documents sources, URLs, noms de documents ou passages pertinents en complément des réponses générées, si la structure des données le permet.
Le RAG peut-il éliminer complètement les hallucinations ?
Aucune implémentation RAG ne peut garantir zéro hallucinations. Cependant, la qualité de la récupération, la conception des prompts, le filtrage par métadonnées, le reranking, les citations et les contraintes de réponse peuvent considérablement améliorer la fiabilité.
Pouvez-vous construire un système RAG privé ou auto-hébergé ?
Oui. Si nécessaire, je peux concevoir des systèmes utilisant des bases de données vectorielles auto-hébergées et des modèles locaux/open source.
Pouvez-vous connecter le système RAG à mon site web ou application ?
Oui. Je peux exposer le pipeline RAG via une API ou l’intégrer dans une application existante selon votre stack.
