Parcourir les catégories
Explorer
Fiverr Pro
Français
$
USD
Je vais créer un chatbot AI rag personnalisé pour votre site web
Shahzaib S
À propos de ce service
Traduction automatique
Ne perdez plus de clients parce que votre site web ne peut pas répondre aux questions ou capter des leads en temps réel.
Je vais créer un chatbot AI puissant pour votre site web, entraîné sur vos données commerciales, PDFs, FAQ et contenu du site en utilisant la RAG avancée (Retrieval-Augmented Generation).
Ce n’est pas un chatbot basique, c’est un assistant AI intelligent qui fournit des réponses précises basées sur vos connaissances commerciales réelles.
Chatbot AI entraîné sur vos données
Génération de leads (nom, email, téléphone, intention de l’utilisateur)
Tableau de bord admin & logs de chat
Suivi des conversations en temps réel
Intégration WordPress, Shopify, Next.js et site personnalisé
Déploiement backend sécurisé et évolutif
Stack AI avancée :
Architecture RAG
LangChain / LangGraph
Backend FastAPI
Base de données PostgreSQL
Support OpenAI, Claude & Ollama
Pinecone / Qdrant / pgvector
Parfait pour les entreprises, agences, produits SaaS, support client et MVP de startups AI.
Contactez-moi avant de commander pour discuter de vos besoins.
Découvrez Shahzaib S
Shahzaib S
Generative AI Engineer and Full Stack Web Developer
- DePakistan
- Membre depuismars 2022
- Dernière commande1 an
Langues
Ourdou, Anglais
Hey, I'm Shahzaib. I'm a developer specializing in bridging the gap between modern web development and Generative AI.
With a strong foundation in building high-performing, SEO-optimized websites (both custom code and WordPress), I know how to build platforms that actually rank and convert. Now, I specialize in taking those platforms to the next level by integrating custom AI solutions, LLMs, and RAG pipelines.
Whether you need a lightning-fast web app from scratch, a complex WordPress build, or a custom AI chatbot trained on your business data, I build scalable solutions that work.
Traduction automatique
Mon portfolio
FAQ
Traduction automatique
Qu’est-ce qui rend LangGraph meilleur qu’un chatbot IA standard ?
Les chatbots classiques suivent des lignes rigides et linéaires, et se cassent facilement. Un agent LangGraph utilise des machines à états cycliques et un routage conditionnel. Cela permet à l’agent de réfléchir, de faire des boucles, de corriger ses erreurs, d’utiliser des outils personnalisés et de respecter strictement les règles métier sans halluciner.
Comment fonctionne le tableau de bord admin protégé par token ?
C’est un panneau de contrôle isolé et sécurisé accessible uniquement via votre clé admin secrète. Depuis ce tableau de bord, vous pouvez surveiller les transcriptions de chat en direct, voir les leads de vente capturés automatiquement, analyser les métriques d’utilisation et mettre à jour la base de connaissances de l’agent instantanément.
Comment la fonction de capture automatique des leads suit-elle les clients ?
Pendant que l’agent discute avec les visiteurs, il extrait naturellement des détails explicites comme les noms, emails et besoins du projet. Il enregistre immédiatement ces données dans une base PostgreSQL persistante et peut déclencher une notification par email automatique directement dans votre boîte de réception.
Puis-je mettre à jour la base de connaissances de l’agent sans coder ?
Oui ! Vous n’avez pas besoin de toucher une seule ligne de code Python côté backend. Il suffit de vous connecter à votre tableau de bord admin, de faire glisser et déposer vos PDFs ou documents txt mis à jour dans l’upload RAG, et la mémoire de l’agent se met à jour instantanément sur le site en direct.
Cela fonctionnera-t-il sur mon site WordPress ou avec un thème Next.js personnalisé ?
Absolument. Je fournis la couche d’interaction frontend sous forme d’un widget script hautement optimisé et responsive. Il peut être intégré nativement dans la mise en page de votre thème WordPress ou intégré directement dans tout workflow de composant React/Next.js moderne.
Cela peut-il fonctionner entièrement hors ligne avec des LLM locaux ?
Oui. Si vous avez des contraintes strictes de confidentialité des données, je peux configurer tout le backend FastAPI pour traiter les données sémantiques localement en utilisant des modèles open-source via Ollama (comme Llama 3 ou Mistral) en toute sécurité sur votre infrastructure privée.
Dois-je acheter des abonnements coûteux à une base de données vectorielle ?
Non. Pour les déploiements standards, j’utilise des solutions d’indexation vectorielle performantes et légères comme ChromaDB ou des structures de bases de données sans serveur qui fonctionnent entièrement gratuitement dans votre couche d’application, ce qui vous permet d’économiser énormément sur l’infrastructure.
