Je vais construire des chatbots AI LangChain et des applications RAG avec OpenAI et une base de données vectorielle

Je crée des chatbots AI de production et des systèmes RAG qui fonctionnent réellement, allant de simples bots de questions-réponses à des applications complexes multi-agents avec récupération de documents.

Ce que je fournis

Développement de chatbots : Chaînes de conversation LangChain et agents. Intégration GPT-4 / Claude d’OpenAI. Ingénierie de prompts personnalisés et modèles. Gestion de la mémoire de conversation et du contexte.

RAG (Récupération-Augmentée par Génération) : Stratégies d’ingestion et de découpage de documents. Embeddings vectoriels avec OpenAI / HuggingFace. Bases de données vectorielles : Chroma, Pinecone.

Interfaces utilisateur : Interfaces de chat Streamlit. Backend FastAPI pour la production.

Pile technologique : LangChain, LlamaIndex, OpenAI GPT-4, Claude, HuggingFace, Chroma, Pinecone, Weaviate, FastAPI, Streamlit

Contexte :

• Création d’un chatbot de recommandation de cours utilisant LangChain, Chroma et OpenAI
• Conception d’un bot d’orientation de carrière avec recommandations basées sur le profil
• Développement d’un correcteur AI sans serveur sur AWS avec intégration OpenAI
• Publication de recherches en ML sur la classification de texte et les réseaux neuronaux (IEEE, Springer)

Cas d’utilisation :

• Chatbots de support client
• Systèmes de questions-réponses sur documents
• Assistants de base de connaissances
• Recommandateurs de cours/produits
• Assistants internes à l’entreprise
• Analyse de documents juridiques/médicaux