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Je construirai un agent intelligent avec des pipelines RAG personnalisés
Utkarsh
À propos de ce service
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Cessez de vous fier à des chatbots IA qui ont des hallucinations. Pour obtenir une réelle valeur commerciale des modèles de langage, il faut qu’ils comprennent VOS données.
J’ingénie des agents IA personnalisés, prêts pour la production, et des pipelines Retrieval-Augmented Generation (RAG) qui s’intègrent en toute sécurité à votre base de connaissances d’entreprise propriétaire.
En tant qu’Ingénieur Principal IA/ML, je me spécialise dans le passage de l’IA des cahiers d’expérimentation à des applications logicielles hautement évolutives. Lors de déploiements commerciaux antérieurs, mes architectures LLM personnalisées ont augmenté l’engagement des utilisateurs de 40 %.
Ce que je construis :
- RAG contextuel : intégration sécurisée de vos PDFs, wikis ou bases de données via des Vector DBs afin que l’IA réponde avec précision en se basant sur vos données.
- Agents IA intelligents : assistants conversationnels capables de raisonnement avancé et de flux de travail multi-étapes utilisant LangChain et LangGraph.
- Backends évolutifs : couches API robustes construites avec FastAPI et Redis pour gérer des charges massives (30+ requêtes/s) sans aucune indisponibilité.
- ML Ops de bout en bout : déploiement cloud et conteneurisation via Docker et AWS.
Pile technologique : Python, LangChain, OpenAI, FastAPI, Vector DBs, AWS.
Envoyez-moi un message avec vos objectifs de projet, et démarrons ensemble !
Découvrez Utkarsh
Utkarsh
Generative AI, RAG, and Edge Computing Expert
- DeInde
- Membre depuisavr. 2023
- Temps de réponse moy.4 heures
- Dernière commande1 an
Langues
Anglais, Hindi
I'm an AI & ML Engineer and Principal Data Scientist turning models into scalable, revenue-driving systems. I build low-latency GenAI agents, RAG workflows, and FastAPI backends serving 30 RPS and 180 RPM. On the edge, I deploy YOLO and CNNs to Jetson and Raspberry Pi with 96% accuracy and 30% faster inference. My recommendation and prediction models have delivered 8% sales lifts and 22% better forecast accuracy for brands like Mondelez and Wipro. Stack: Python, PyTorch, LangGraph, OpenCV, Docker, AWS. Ready to build? Let's connect.
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FAQ
Traduction automatique
Mes données propriétaires seront-elles sécurisées ? Seront-elles utilisées pour entraîner des modèles publics ?
Oui, vos données sont entièrement sécurisées. Je conçois des pipelines RAG à l’aide d’API de niveau entreprise et de bases de données vectorielles dédiées. Vos documents ne sont utilisés que pour la récupération de contexte et ne servent jamais à entraîner des modèles de base comme le GPT public d’OpenAI.
En quoi cela diffère-t-il d’utiliser simplement ChatGPT standard ?
Les LLM standard ont souvent des hallucinations et ne connaissent pas vos opérations internes. Un pipeline RAG personnalisé limite l’IA à extraire des réponses uniquement à partir des documents ou bases de données que vous fournissez, garantissant des réponses très précises et factuelles.
Quels types de données ou de documents l’agent IA peut-il traiter ?
Je peux intégrer une grande variété de sources de données, y compris des PDFs, des fichiers CSV/Excel, des bases de données SQL, des documents Word et des wikis internes comme Notion ou Confluence.
Quelle stack technologique utilisez-vous pour construire le backend ?
J’architecture ces systèmes en utilisant Python, LangChain et LangGraph pour les flux IA. Pour l’infrastructure backend, j’utilise FastAPI et Redis afin de garantir que l’application supporte un trafic élevé (30+ requêtes/s) avec une faible latence, conteneurisé avec Docker.
Aidez-vous au déploiement de l’agent dans le cloud ?
Oui. Si vous choisissez le package Premium Enterprise, je fournis une configuration Docker entièrement conteneurisée et déployable. Elle sera prête à être hébergée sur le fournisseur cloud de votre choix, tel que AWS, GCP ou Azure.
