Je vais créer un chatbot rag personnalisé entraîné sur vos PDFs, site web et documents

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Alok Kumar
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À propos de ce service

Traduction automatique

Transformez vos documents en un chatbot qui connaît réellement votre activité.

Je crée des chatbots RAG (Retrieval-Augmented Generation) qui répondent précisément aux questions en utilisant vos propres PDFs, manuels, sites web ou bases de connaissances, plutôt que des réponses génériques d'IA.

Ce que je peux réaliser pour vous :

  • Chatbot entraîné sur vos PDFs, DOCX ou contenu de site web
  • Bot de support client qui répond à partir de vos docs produits / FAQ
  • Recherche dans la base de connaissances interne pour votre équipe
  • Mémoire de conversation pour que le bot se souvienne du contexte durant un chat
  • Intégration de base de données vectorielle (Qdrant, Pinecone, Chroma) pour une récupération précise et rapide

Pourquoi travailler avec moi :

  • J'ai construit des pipelines multimodaux RAG en temps réel dans le cadre d'un système multi-agent gagnant d'un hackathon
  • J'ai affiné des LLM spécifiques à un domaine avec des gains de précision mesurables (76 % sur un benchmark spécialisé)
  • Expérience de stage en ML en production, je privilégie la fiabilité, pas seulement les démos

Pile technologique : Python, LangChain, FastAPI, OpenAI, Gemini, Claude, Qdrant, ChromaDB, Docker

  • Vous avez des documents dans un autre format ou un cas d'usage spécifique ? Contactez-moi, je suis heureux d'en discuter.

Découvrez Alok Kumar

Alok Kumar
  • DeInde
  • Membre depuisjuin 2025
  • Temps de réponse moy.1 heure

  • Langues

    Hindi, Bihari, Anglais
I’m an AI and Machine Learning engineer building practical intelligent systems with Python and modern deep learning tools. My work focuses on NLP, computer vision, and agent-based AI systems. I’ve developed projects such as a real-time vision system for detecting and tracking people, a crop disease detection solution for farmers, a physiotherapy pose-estimation system, and a NEET biology AI tutor created by fine-tuning a 4B-parameter language model trained on 40 years of exam questions.

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