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Je vais créer un chatbot RAG personnalisé avec langchain, gpt4 et bases de données vectorielles
Asim S
À propos de ce service
Traduction automatique
Vous attendez toujours que les utilisateurs recherchent manuellement dans des centaines de pages ?
Vos clients et votre équipe méritent des réponses instantanées et précises. Je crée des chatbots RAG (Retrieval-Augmented Generation) prêts pour la production qui transforment vos documents, votre base de connaissances ou votre site web en conversations naturelles et intelligentes.
Ce que je construis :
- Pipeline RAG personnalisé (LangChain / LlamaIndex)
- Intégration de bases de données vectorielles (Pinecone, Weaviate, FAISS)
- Analyse multi-documents (PDF, DOCX, CSV, pages web)
- Conversations riches en contexte et mémoire
- Interface propre et déployée (Streamlit, React ou backend FastAPI)
Stack technologique
Python · LangChain · LlamaIndex · LLMs
Pinecone · Weaviate · FAISS · FastAPI · Streamlit · Docker
Cas d’usage réalisés
- Chatbots de support client SaaS
- Assistants pour la connaissance des politiques juridiques et RH
- Recommandations de produits pour le commerce en ligne
- Outils de résumé d’articles de recherche
Pourquoi me choisir :
- Plus de 3 ans d’expérience dans la création de systèmes IA concrets (pas seulement des tutoriels)
- Code de niveau production avec documentation claire
- Je livre des applications déployées, pas des notebooks Colab
- Communication réactive, réponse en moyenne en moins d’une heure
- Code source + diagramme d’architecture inclus dans tous les packages
Contactez-moi avant de commander. Je propose un appel de cadrage gratuit de 15 minutes pour s’assurer que nous construisons exactement ce dont vous avez besoin.
Découvrez Asim S
Asim S
AI Engineer
- DePakistan
- Membre depuisjuin 2026
- Temps de réponse moy.1 heure
Langues
Ourdou, Anglais
I am an AI Engineer with over 2 years of experience building agentic AI systems and multi-tenant LLM backends. I specialize in LangGraph orchestration, RAG pipeline design, and async FastAPI development. I have a proven track record of shipping end-to-end platforms and translating complex business requirements into observable AI systems.
Traduction automatique
FAQ
Traduction automatique
Qu’est-ce qu’un chatbot RAG exactement, et comment fonctionne-t-il ?
Un chatbot RAG relie des modèles d’IA comme GPT-4 à vos données privées. Il recherche en toute sécurité dans votre base de connaissances, récupère un contexte précis et génère des réponses naturelles en se basant uniquement sur vos fichiers, évitant ainsi toute hallucination de l’IA.
Quelles sources de données votre pipeline RAG peut-il gérer ?
Conçu avec LangChain et LlamaIndex, mes pipelines ingèrent facilement des données non structurées provenant de PDFs, documents Word (DOCX), feuilles Excel/CSV, fichiers texte et URLs de sites web en direct.
Quelle base de données vectorielle recommandez-vous ?
Pour des prototypes légers et locaux, j’utilise une base de données vectorielle FAISS. Pour des applications d’entreprise nécessitant une grande échelle et rapidité, je recommande des options cloud natives comme Pinecone ou Weaviate.
Mes données privées d'entreprise sont-elles en sécurité ?
Oui. Vos données sont traitées en toute sécurité via des intégrations API et la récupération de contexte. Vos documents d’entreprise propriétaires ne sont jamais utilisés pour entraîner des modèles LLM publics, garantissant une confidentialité totale.
À quoi ressemblera l’interface utilisateur (UI) ?
Le niveau de base inclut une interface Streamlit propre et réactive. Pour les niveaux standard et premium, nous pouvons évoluer vers un tableau de bord Streamlit avancé ou une interface React moderne entièrement personnalisée.
Pouvez-vous intégrer le service à mon site web existant ?
Oui. J’utilise Python et FastAPI pour créer des endpoints API sécurisés. Cela vous permet d’intégrer facilement le chatbot RAG ou de connecter le pipeline backend à toute application ou site web existant.
Quelle est la principale différence entre les packages ?
Le niveau basic est un prototype Streamlit à 1 doc (FAISS). Le niveau standard évolue vers un système cloud multi-docs utilisant Pinecone et GPT-4. Le niveau premium fournit une application SaaS multi-utilisateurs complète avec tableau de bord admin.
Vais-je recevoir le code source et la documentation ?
Absolument. Chaque package inclut un code source Python propre et commenté. Les niveaux supérieurs incluent également des diagrammes d’architecture système et une documentation étape par étape pour le déploiement cloud.
Pourquoi devrais-je vous envoyer un message avant de passer une commande ?
Les systèmes RAG dépendent fortement de la structure spécifique de vos données. Me contacter d’abord permet de vérifier vos fichiers, choisir la bonne base de données vectorielle et organiser notre appel de cadrage gratuit de 15 minutes !
