Je vais créer un chatbot rag personnalisé entraîné sur vos documents et données

Vos PDFs (ou ensemble d’échantillons), ce que les utilisateurs doivent pouvoir demander, et toutes contraintes de confidentialité. Si le bot doit fonctionner entièrement dans votre environnement, indiquez-le dès le départ.

Oui — lorsque j’utilise RAG, je peux fournir des réponses avec des citations ou des extraits pointant vers les sources pertinentes, afin que les utilisateurs puissent vérifier.

Oui. Je peux containeriser le service (Docker) et fournir des instructions de déploiement. Si vous souhaitez que je déploie, vous devrez fournir les détails de l’environnement cible.

Oui. Si vous préférez une inférence locale, je peux concevoir le pipeline pour un modèle local (sous réserve de vos contraintes matérielles).

PDF par défaut ; des formats DOCX/Markdown/HTML peuvent être ajoutés. Si vous avez des formats inhabituels, incluez un échantillon pour validation préalable.

En ancrant les réponses dans des passages récupérés et en appliquant des règles de réponse (par exemple, « répondre uniquement à partir du contexte »). Aucun système ne peut garantir zéro hallucination, mais RAG améliore considérablement la pertinence.

Votre option la plus sûre est d’exécuter l’ingestion et l’inférence dans votre infrastructure. Si une API tierce est utilisée, nous nous mettrons d’accord sur les données envoyées et celles qui doivent rester locales.

Ce service peut inclure une interface simple (par exemple, Streamlit) ou une livraison uniquement via API. L’intégration au site web est disponible dans les forfaits supérieurs.