Je vais créer un chatbot rag personnalisé entraîné sur vos documents et données
À propos de ce service
Traduction automatique
Vous avez du mal à trouver un chatbot qui connaît VOTRE activité ?
Je crée des chatbots RAG personnalisés, entraînés sur vos propres documents, PDFs, sites web ou bases de données, pour qu'ils répondent avec précision à chaque fois.
Contrairement aux solutions génériques comme ChatGPT, je développe des systèmes RAG de niveau production avec LangChain, OpenAI GPT-4 et FAISS pour la recherche vectorielle. Votre chatbot extraira de véritables réponses de vos données, sans hallucinations.
Ce que vous obtenez :
- Chatbot RAG entraîné sur vos PDFs, documents ou site web
- Intégré avec GPT-4, Claude ou des modèles open source
- Backend FastAPI ou Flask avec une API REST claire
- Intégration de FAISS ou Pinecone pour la base de données vectorielle
- Déploiement sur votre serveur ou AWS EC2
- Citations des sources dans chaque réponse
- Remise complète avec documentation claire
Idéal pour :
- cabinet d'avocats
- cliniques
- produits SaaS
- e-commerce
- équipes RH
- Toute entreprise submergée par des documents
J'ai créé des systèmes RAG de niveau production atteignant plus de 90 % de pertinence dans les réponses. Ce n'est pas un outil sans code, c'est du vrai Python, du vrai LangChain, un vrai déploiement.
Contactez-moi avant de commander !
Je souhaite comprendre votre cas d'usage précis et garantir la solution adaptée pour vous.
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FAQ
Traduction automatique
De quoi avez-vous besoin de ma part pour commencer ?
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.
Le chatbot inclura-t-il des citations ?
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.
Pouvez-vous le déployer sur mon cloud ou serveur ?
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.
Peut-il fonctionner avec un LLM local ?
Oui. Si vous préférez une inférence locale, je peux concevoir le pipeline pour un modèle local (sous réserve de vos contraintes matérielles).
Quels formats de fichiers prenez-vous en charge ?
PDF par défaut ; des formats DOCX/Markdown/HTML peuvent être ajoutés. Si vous avez des formats inhabituels, incluez un échantillon pour validation préalable.
Comment réduire les hallucinations ?
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.
Mes données restent-elles privées ?
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.
Vous créez aussi une interface utilisateur ?
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.
1 avis concernant ce service
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Talha is a dedicated individual who consistently goes above and beyond to help.
Jusqu’à 50 $US
Prix
2 jours
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