Je vais créer un chatbot AI personnalisé avec GPT, RAG
À propos de ce service
Traduction automatique
Transformez vos documents ou connaissances professionnelles en un assistant IA qui
répond réellement à partir de VOS données, et non par des suppositions génériques de ChatGPT.
Ce que je crée :
- Chatbots GPT / Claude / open-source LLM
- Pipeline RAG (retrieval-augmented generation) : vos PDFs, documents et
- bases de données deviennent la base de connaissances, avec citations des sources
- Interfaces Web, Telegram ou Slack
- Backend Python (LangChain / LangGraph, FastAPI)
Idéal pour : bots de support client, assistants de connaissances internes,
automatisation FAQ, qualification de prospects.
Confidentialité : Vos données restent privées, traitées dans votre propre environnement ou une
instance dédiée, jamais utilisées pour entraîner des modèles externes.
Transparence : Je définis précisément le flux avec vous avant de commencer et je remets toute la
documentation lors de la livraison, afin que votre équipe ne dépende pas de moi par la suite.
Envoyez-moi : vos sources de connaissances + les types de questions que vos utilisateurs
poseront réellement, et je confirmerai rapidement le périmètre et le délai.
Découvrez Ege Seng
Expert Python Developer and AI Automation Specialist
- DeTurquie
- Membre depuisaoût 2024
- Temps de réponse moy.1 heure
Langues
Turc, Anglais
Traduction automatique
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FAQ
Traduction automatique
Q : Mes données restent-elles privées ?
A : Oui. Vos documents sont traités dans un environnement isolé ou sur votre propre infrastructure et ne sont jamais utilisés pour entraîner des modèles tiers.
Q : Quels LLM utilisez-vous ?
A : Modèles de type GPT-4o/GPT-5, Claude, ou modèles open source (Llama, Mistral) si vous avez besoin d'une solution sur site ou hors ligne.
Q : Le chatbot peut-il citer ses sources ?
A : Oui. Les versions Standard et Premium indiquent le document ou la section d'où provient la réponse, ce qui permet de vérifier les réponses.
Q : Gérez-vous le déploiement ?
A : La version Premium inclut le déploiement via Docker ou cloud ainsi que la documentation ; les versions Basic/Standard fournissent le code et les instructions pour une configuration locale.
Q : Que se passe-t-il si mes données sont mises à jour plus tard ?
A : La pipeline RAG est conçue pour réindexer facilement de nouveaux documents ; je peux également mettre en place un forfait de maintenance mensuelle.
