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Je vais créer un chatbot RAG avec Gemini, Pinecone et agents IA
Aditya K.
À propos de ce service
Traduction automatique
La plupart des chatbots IA peuvent générer une réponse. Le vrai défi est de faire en sorte qu'ils récupèrent les bonnes informations, utilisent correctement vos données et sachent quand escalader.
Je construis des chatbots RAG et des systèmes IA multi-agent en utilisant Gemini, Pinecone, LLMs, APIs et bases de données.
J'ai développé un système de requête en langage naturel vers base de données qui permet aux utilisateurs d'interroger plus de 100 000 enregistrements MySQL sans écrire de SQL, avec un temps de réponse moyen inférieur à 1,5 seconde et une réduction d'environ 65 % de la latence des requêtes répétées grâce à la mise en cache sémantique.
J'ai également créé un système de support client multi-agent avec routage intelligent, agents spécialisés, escalade basée sur le sentiment et logique de décision en temps réel.
Ce que je construis
Chatbots RAG sur documents, bases de données et APIs
Agents IA alimentés par Gemini / LLM
Pinecone recherche vectorielle et récupération sémantique
Routage et escalade multi-agent
Questions-réponses sur données structurées et non structurées
Intégrations de bases de données et APIs
Mise en cache sémantique pour réduire la latence et les coûts
Interfaces de chat personnalisées et tableaux de bord administratifs
Processus
- Comprendre vos données et votre cas d'utilisation
- Concevoir l'architecture RAG/agent
- Construire avec vos données réelles
- Tester la précision, la latence et la fiabilité
- Livrer avec documentation
Contactez-moi avant de commander Premium pour des systèmes multi-agent complexes
Découvrez Aditya K.
Aditya K.
Smarter AI for a Smarter Business
- DeInde
- Membre depuisdéc. 2020
- Temps de réponse moy.1 heure
Langues
Anglais
Hi, I’m Aditya, an AI developer focused on building production-ready AI systems for startups and SaaS teams.
I design custom AI agents, including chatbots, voice agents, research tools, and multi-agent workflows.
I also build end-to-end AI SaaS products with vector databases, scalable backends, and clean integrations.
My goal is to help teams ship reliable AI features faster and turn ideas into real, scalable products.
Traduction automatique
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FAQ
Traduction automatique
Pouvez-vous construire un chatbot avec mes propres documents ?
Oui. Je peux créer un système RAG utilisant des PDFs, fichiers texte, sites web, bases de connaissances, bases de données ou autres sources de données supportées.
Pouvez-vous connecter le chatbot à ma base de données ?
Oui. Je peux intégrer des bases de données telles que MySQL, PostgreSQL, MongoDB et d'autres sources de données backend selon votre projet.
Pouvez-vous intégrer Gemini ou un autre LLM ?
Oui. Je peux intégrer Gemini et d'autres APIs LLM compatibles en fonction de vos besoins.
Pouvez-vous améliorer la vitesse d'un chatbot RAG existant ?
Oui. Je peux optimiser la récupération, la mise en cache, les prompts, les requêtes de base de données, la sélection de modèles et les appels API pour réduire la latence et les coûts.
Pouvez-vous intégrer le chatbot dans mon application existante ?
Oui. Je peux intégrer le système avec votre frontend, backend, APIs, bases de données ou système d'authentification existants.
Pouvez-vous créer un tableau de bord d’administration ?
Oui. Le package Premium peut inclure un tableau de bord admin pour surveiller les conversations, agents, escalades ou activité du système.
