Je vais créer un chatbot AI personnalisé entraîné sur vos données en utilisant gpt et rag


À propos de ce service
Traduction automatique
Ne perdez plus de clients au profit d’une IA générique et « hallucination ». Je crée des chatbots IA personnalisés à partir de vos propres données en utilisant GPT et RAG pour fournir aux utilisateurs des réponses instantanées et précises basées sur la connaissance unique de votre entreprise.
La plupart des bots échouent car ils se basent sur des données générales. Je me spécialise en RAG (Retrieval-Augmented Generation), garantissant que votre assistant fournit des réponses conformes à votre marque, directement extraites de vos PDFs, sites web ou bases de données.
️ Ce que je propose :
- Chatbots entraînés sur documents : Alimentez-les avec des PDFs, Docx ou CSV.
- Chatbots IA pour site web : Un widget intelligent qui connaît tout votre site.
- Bases de connaissances IA : Outils internes pour que vos employés consultent les SOPs.
- Intégration SaaS & bases de données : Requêtes en langage naturel pour SQL/NoSQL.
Caractéristiques principales :
- Pile technologique avancée : LangChain, Python et FastAPI.
- Bases de données vectorielles : Pinecone, FAISS ou ChromaDB pour une récupération rapide.
- Ingestion multi-sources : PDFs, Notion, Google Drive et URLs.
- Déploiement fluide : Slack, WhatsApp ou widgets pour site web.
- Sécurité & confidentialité : Gestion des données de niveau entreprise.
- Je ne me contente pas de « prompt » l’IA ; je conçois des systèmes prêts pour la production en utilisant GPT-4 et Gemini. Contactez-moi avant de commander pour discuter de vos données et de vos objectifs !
Découvrez Asif Karim
AI ML Engineer Python Prompt Engineering
- DePakistan
- Membre depuismars 2025
Langues
Ourdou, Anglais
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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.
