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Je vais créer un chatbot IA avec OpenAI, Claude ou Gemini
Artem Sarkisian
À propos de ce service
Traduction automatique
Je conçois des chatbots IA personnalisés pour les entreprises en utilisant OpenAI, Claude, Gemini, Ollama et l’architecture RAG moderne.
Adapté pour le support client, les assistants internes, la FAQ sur les documents, la qualification des prospects, les bases de connaissances et l’automatisation des affaires.
CE QUE JE PEUX CONSTRUIRE :
- Chatbot IA avec intégration LLM
- Chatbot RAG entraîné sur vos documents
- Recherche dans la base de connaissances et réponse aux questions
- Intégration CRM et base de données
- Authentification utilisateur
- Flux de conversation à plusieurs étapes
- Plateformes supportées : Telegram, WhatsApp, Instagram, Facebook et autres
- Solutions IA locales utilisant Ollama
- Déploiement Docker
TECH STACK :
Python, FastAPI, PostgreSQL, Redis, LangChain, Pinecone, Hugging Face, Ollama, APIs REST et WebSockets.
POURQUOI TRAVAILLER AVEC MOUS :
- Plus de 12 ans en ingénierie logicielle
- Fondateur et CTO de Ronin Systems
- Solide expérience en backend et fiabilité des systèmes
- Code source propre et facile à maintenir
- Portée claire du projet et livraison structurée
Le package Basic convient pour un assistant IA simple. Standard ajoute la fonctionnalité RAG et base de connaissances. Premium est conçu pour une automatisation IA avancée avec authentification et intégrations.
Pour des projets hors du cadre des packages, je peux proposer une offre personnalisée.
Découvrez Artem Sarkisian
Artem Sarkisian
Software Engineer and Systems Architect: Backend, AI, Trading
- DeArménie
- Membre depuisjanv. 2023
- Temps de réponse moy.1 heure
Langues
Russe, Anglais, Ukrainien, Arménien, Slovaque
Software Engineer, Systems Architect and CTO with 12+ years of experience building and designing production systems. I work architecture-first: understand the business problem, define boundaries and interfaces, choose the right stack, then build.
My core stack is Python, with experience in Go, Java, TypeScript and Rust. I work with backend systems, APIs, databases, distributed services, AI integrations, automation and trading infrastructure.
I focus on clear scope, sound technical decisions, reliability and maintainable code.
Traduction automatique
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FAQ
Traduction automatique
Qu'est-ce qui est inclus dans le forfait de base ?
Le package Basic inclut un chatbot IA utilisant un fournisseur LLM, un flux de conversation et le code source. RAG, intégration de base de données, authentification et déploiement ne sont pas inclus.
Qu'est-ce que RAG ?
RAG permet au chatbot de rechercher dans vos documents ou votre base de connaissances avant de générer une réponse, l’aidant à répondre en utilisant vos propres informations d’entreprise.
Quels modèles IA pouvez-vous intégrer ?
Je peux travailler avec OpenAI, Anthropic Claude, Google Gemini, Ollama et d’autres API LLM compatibles.
Le chatbot peut-il répondre aux questions de mes documents ?
Oui. RAG peut être ajouté en utilisant des PDFs, documents texte, bases de connaissances ou autres contenus structurés fournis par vous.
Pouvez-vous créer un chatbot IA privé avec Ollama ?
Oui. Je peux créer des solutions utilisant des modèles hébergés localement via Ollama lorsque l’infrastructure nécessaire est disponible.
Pouvez-vous connecter le chatbot IA à mon CRM ou ma base de données ?
Oui. L’intégration CRM et base de données est incluse dans certains packages ou peut être ajoutée en option.
Vais-je recevoir le code source ?
Oui. Le code source est inclus dans tous les packages.
Pouvez-vous déployer le chatbot sur un serveur ?
Oui. Le déploiement est disponible en option. Je peux déployer le projet sur un VPS avec Docker et configurer le redémarrage automatique.
Qu'est-ce qu'une révision ?
Une révision correspond à une correction dans le cadre initialement convenu. Les nouvelles intégrations, sources de connaissances, flux ou fonctionnalités sont des travaux supplémentaires.
Et si mon projet IA est plus complexe que les packages ?
Je peux proposer une offre personnalisée en fonction des modèles, sources de données, intégrations, architecture RAG et besoins de déploiement requis.
