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Je vais construire un système d'IA RAG pour vos questions d'entreprise
Muhammad Yousaf
5,0
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À propos de ce service
Traduction automatique
Vous avez besoin d’un système d’IA qui répond précisément aux questions de vos clients ou de votre équipe en utilisant vos propres données d'entreprise ?
Je crée des systèmes RAG (Retrieval-Augmented Generation) personnalisés qui connectent de grands modèles de langage à vos documents réels afin que les réponses soient précises et basées sur votre contenu, et non sur des suppositions génériques de l’IA.
Récemment, j’ai développé un système de questions-réponses basé sur RAG pour un client universitaire, traitant les questions d’admission pour les nouveaux étudiants et les candidats potentiels en utilisant diverses sources de données institutionnelles.
Ce que je propose :
Conception et développement de pipelines RAG sur mesure
Intégration de bases de données vectorielles (Pinecone, Qdrant)
Intégration de LLM comme OpenAI, Claude, Gemini, DeepSeek ou autres
Ingestion de documents provenant de sources variées (PDF, sites web, bases de données)
Architecture basée sur LangChain / LlamaIndex
Intégration dans votre application ou système existant
Pile technologique : Python, LangChain, LlamaIndex, Pinecone, Qdrant, Node.js, NestJS, MongoDB, PostgreSQL
Le déploiement de base est inclus dans l’offre Enterprise ; le déploiement complet en production est disponible en option.
Contactez-moi avant de commander pour que je puisse vous recommander le package adapté à votre projet.
Découvrez Muhammad Yousaf
Muhammad Yousaf
Full Stack AI Engineer,AI Expert
- DePakistan
- Membre depuisjuin 2025
- Temps de réponse moy.1 heure
- Dernière commande1 semaine
Langues
Ourdou, Hindi, Anglais, Italien, Chinois
Hi, I'm Yousaf, a Senior Full-Stack Developer specializing in AI chatbots, automation, and backend systems.
• AI chatbots using Claude, ChatGPT & Gemini APIs
• Automation workflows & scalable backends (NestJS, Node.js)
• Fintech integrations & FBR reporting automation
• Data automation & reconciliation pipelines
• AI image/video colorization (autoencoders + CNNs)
Industries: ERP (security services), fintech, food/bakery, CRM systems
Stack: React, Next.js, Node.js, NestJS, Python, FastAPI, PostgreSQL, MongoDB, SQL
Focused on clean APIs and reliable delivery.
Traduction automatique
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FAQ
Traduction automatique
Qu’est-ce qu’un système RAG et en quoi diffère-t-il d’un chatbot classique ?
Un système RAG récupère des informations pertinentes dans vos propres documents avant de générer une réponse — ainsi, les réponses sont basées sur vos données réelles, et non sur des connaissances générales de l’IA.
Quels types de documents pouvez-vous utiliser comme sources de données ?
Je peux travailler avec des PDFs, des sites web, des bases de données structurées et des sources de données mixtes selon les besoins de votre projet.
Quels modèles d'IA utilisez-vous ?
Je peux intégrer OpenAI, Claude, Gemini, DeepSeek ou d’autres LLM selon vos exigences et votre budget.
Utilisez-vous une base de données vectorielle ?
Oui, j’utilise généralement Pinecone ou Qdrant pour stocker et récupérer efficacement les embeddings de documents.
Ce système peut-il gérer le support client, des outils internes ou des cas d’utilisation liés à l’admission ?
Oui — j’ai déjà construit un système RAG pour une université traitant des questions d’admission, et la même approche fonctionne pour le support client, les bases de connaissances internes et des cas similaires.
Proposez-vous le déploiement ?
Le déploiement de base est inclus dans le package Enterprise. Le déploiement complet en production est disponible en option.
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Italie
Buyer Message Hi! I’ve reviewed the delivery, and everything looks great. The e-commerce website and RAG-based AI chatbot are working as expected. Thank you for your excellent work—I’ll definitely consider you again for my next project!
50 $US
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