Je vais créer un chatbot RAG sécurisé pour vos documents avec citations en utilisant langchain

Empêchez votre IA de halluciner. Commencez à obtenir des réponses fiables.

Vous n'avez pas besoin d'un autre script générique "Chat avec PDF". Vous avez besoin d’un système RAG (Retrieval-Augmented Generation) de niveau entreprise que vos employés peuvent réellement utiliser pour leur travail.

Je suis ingénieur en IA spécialisé en Recherche interne sécurisée. Je conçois des systèmes qui vous permettent de discuter avec les données de votre entreprise (PDF, SQL, Notion, Sharepoint) sans exposer vos secrets sur le web public.

Pourquoi mes systèmes RAG sont différents :

• Zéro hallucinations : J'applique des prompts stricts de "Grounding". Si la réponse ne se trouve pas dans vos documents, le bot dit "Je ne sais pas" au lieu de mentir.
• Citations de sources : Chaque réponse inclut un lien vers la page et le paragraphe exact dont elle provient (par exemple, [Source : Manuel de l'employé, p. 12]).
• Confidentialité des données : Je peux déployer sur votre cloud privé (Azure OpenAI, AWS Bedrock) ou utiliser des modèles open-source locaux (Llama 3, Mistral) pour que vos données ne quittent jamais votre serveur.

Ce que je construis : Une application full-stack (Backend + Frontend) où vous pouvez télécharger des documents et discuter immédiatement.

Ma stack technologique :

• Orchestration : LangChain / LlamaIndex
• Base de données vectorielle : Pinecone / Qdrant / Weaviate / Chroma
• LLMs : GPT-4o, Claude 3.5, Gemini Pro (ou Llama 3 local)