Je vais créer un chatbot rag entraîné sur vos pdf et votre site web


À propos de ce service
Traduction automatique
Vous souhaitez un chatbot qui répond à partir de VOS documents plutôt que de deviner ? Je crée des chatbots RAG entraînés sur vos PDFs, pages web et documents d'entreprise, avec des réponses basées sur votre contenu.
CE QUE JE CRÉE
- Chatbot RAG pour PDFs, fichiers Word, textes et pages web
- Réponses avec références aux sources, pour que vous puissiez les vérifier
- Configuration de base de données vectorielle (Chroma, FAISS, Qdrant ou Pinecone)
- Interface de chat ou widget intégrable pour votre site web
- Backend FastAPI pour que n'importe quelle application puisse se connecter
- Fonctionne avec OpenAI et Gemini
- Support client, FAQ, bots pour la connaissance interne et l'étude
CE QUE VOUS RECEVEZ
- Code source fonctionnel
- Guide d'installation et courte démonstration
- Tests de base sur vos documents
COMMENT ÇA FONCTIONNE
1. Envoyez-moi vos documents et votre objectif
2. Je confirme la portée du projet
3. Je crée et teste le chatbot
4. Vous examinez, demandez des modifications et recevez les fichiers
Contactez-moi avant de commander. Les coûts d'utilisation de l'API et d'hébergement ne sont pas inclus.
Découvrez Asif Karim
AI Engineer AI Automation RAG and LLM Integration FastAPI Developer
- DePakistan
- Membre depuismars 2025
Langues
Ourdou, Anglais
Traduction automatique
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FAQ
Traduction automatique
Q1 : Qu'est-ce qu'un système RAG ?
Un système RAG (Retrieval-Augmented Generation) récupère des documents pertinents et les combine avec une IA générative (LLMs) pour fournir des réponses précises et contextuelles.
Q2 : Quels documents ce système peut-il gérer ?
Il peut traiter des PDFs, des fichiers texte et des fichiers DOCX. D'autres formats peuvent être ajoutés sur demande.
Q3 : Quelles bases de données vectorielles utilisez-vous ?
J'utilise FAISS, ChromaDB, Pinecone ou Weaviate selon votre préférence et votre cas d'usage.
Q4 : Ce système peut-il fonctionner hors ligne ou avec des modèles open source ?
Oui, je peux intégrer des modèles Hugging Face qui fonctionnent localement si vous ne souhaitez pas utiliser d'API cloud comme OpenAI.
Q5 : Pouvez-vous déployer l'application pour moi ?
Oui ! Le déploiement via Docker ou un guide étape par étape peut être inclus dans le package Premium ou en option supplémentaire.
Q6 : Le code sera-t-il documenté et réutilisable ?
Absolument. Le code sera propre, modulaire, avec des commentaires et des instructions d'installation.
