Je concevrai un système Retrieval-Augmented Generation (RAG) alimenté par OpenAI, LangChain et des bases de données vectorielles (Pinecone, Weaviate, MongoDB, FAISS, etc.) pour fournir des réponses précises, fiables et contextuelles.
- Chatbot AI personnalisé entraîné sur vos PDF, documents ou bases de données
- Pipeline Retrieval-Augmented Generation (RAG)
- Configuration de bases de données vectorielles (Pinecone, MongoDB, FAISS ou autres)
- Intégration API (OpenAI, Claude, Mistral ou modèles basés sur Llama)
- Code Python prêt pour le backend (FastAPI/Flask)
- Déploiement sur Heroku, AWS ou Vercel si nécessaire
Cas d’usage :
- Chatbots pour base de connaissances d’entreprise
- Assistants pour documents juridiques/financiers
- Chatbots de support client
- Assistants pour la recherche ou le milieu académique