Je vais créer un chatbot AI personnalisé entraîné sur vos documents en utilisant rag

Les chatbots IA génériques donnent des réponses génériques. Si vous souhaitez un chatbot qui connaît VRAIMENT VOTRE entreprise, vos documents, informations produits, FAQ, connaissances internes, vous avez besoin de Retrieval-Augmented Generation (RAG), pas simplement d’un wrapper ChatGPT.

Je crée des chatbots IA personnalisés entraînés sur vos propres documents et données, afin que chaque réponse soit basée sur des informations réelles que vous fournissez, pas inventées, pas génériques.

Ce que je réalise :

Un chatbot qui lit et comprend vos PDFs, documents, FAQ ou contenu de site web

Des réponses précises et contextuelles directement extraites de VOS données

Une intégration propre dans un widget de site web, Slack ou interface autonome

Conçu avec LangChain, des bases de données vectorielles et les API OpenAI/Claude

Pourquoi choisir RAG plutôt qu’un chatbot basique ? Un chatbot IA basique devine. Un chatbot basé sur RAG récupère l’information pertinente dans vos documents avant de répondre, ce qui réduit les erreurs, pas de faits hallucines.

Ma méthode : vous partagez vos documents, je construis le pipeline de récupération, je le connecte à un LLM, je le teste pour la précision, puis je le livre avec la documentation.

J’ai une expérience pratique en production dans la construction de pipelines RAG et d’agents IA en tant que stagiaire en ingénierie IA backend, et j’ai développé plusieurs RAG-b