Je vais construire des agents IA de production et des chatbots rag

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À propos de ce service

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La plupart des chatbots IA inventent des réponses. Je crée des systèmes RAG (récupération augmentée) qui restent basés sur VOS documents et citent leurs sources, pour que chaque réponse soit traçable au lieu d’être une supposition.


Ce que vous obtenez :

Un chatbot entraîné sur vos propres documents, PDFs, site web ou base de données

Des réponses basées sur des sources avec citations

Des garde-fous pour qu’il dise « je ne sais pas » au lieu d’inventer une réponse

Des évaluations qui mesurent la précision avant la livraison, pas du guessing

Déployé sous forme de widget web, d’API ou dans votre propre cloud


Pourquoi moi : je construis de l’IA de production, pas des démos. Mon travail inclut un coach d’examen linguistique basé sur un système qui bloque toute réponse d’échantillon non liée à une source citée, et une plateforme d’IA pour la carrière avec un pipeline d’agents et un traitement de documents (OCR) sur des fichiers du monde réel. Je mesure plutôt que je ne suppose, par exemple en réduisant l’erreur de reconnaissance vocale d’environ 6 fois en benchmarkant les modèles plutôt qu’en supposant.


Stack : Python/FastAPI, Node, OpenAI, LangChain, bases de données vectorielles (pgvector, Pinecone, Qdrant), déployé sur Google Cloud.


Contactez-moi avant de commander avec votre cas d’utilisation et types de documents. Je vous dirai honnêtement si RAG convient et quel package vous devez choisir.

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