Parcourir les catégories
Explorer
Fiverr Pro
Français
$
USD
Je vais créer un chatbot AI rag qui répond uniquement à partir de vos documents et PDFs
Hamza Nafasat
À propos de ce service
Traduction automatique
Je vais créer un système RAG multi-source à partir de documents, pages et d'une base de données.
DESCRIPTION DU SERVICE :
Un vrai chatbot RAG lit vos documents et ne répond qu'à partir d'eux. Il ne devine pas et ne puise pas dans la connaissance d’un modèle général. La plupart des gigs de chatbot actuellement sont des wrappers sans code avec rien de réel derrière. Je construis la véritable pipeline de récupération.
J’utilise des embeddings OpenAI, une base de données vectorielle et un découpage approprié pour que chaque réponse soit ancrée dans votre contenu réel. PDFs, documents Word, pages web, FAQ, catalogues produits, wikis internes, tout ce qu’il doit connaître.
J’ai conçu ce système précis pour une plateforme de support AI en direct avec des utilisateurs simultanés, ce n’est donc pas ma première réalisation. Je sais où le RAG peut échouer, avec un mauvais découpage, une récupération faible, des réponses inventées, et je conçois en tenant compte de ces problèmes en priorité.
Ce que vous obtenez :
Pipeline d’ingestion et de découpage des documents.
Configuration de la base de données vectorielle (Pinecone, Supabase ou similaire).
Récupération alimentée par OpenAI et réponses ancrées.
Widget de chat ou lien de chat hébergé.
Citons les sources pour chaque réponse.
Envoyez-moi les documents ou liens sur lesquels vous souhaitez qu’il soit entraîné, je vous donnerai la portée réelle avant de commander. Vous voulez voir comment ça fonctionne en premier ? Demandez un lien de démo en direct avant de vous engager.
Découvrez Hamza Nafasat
Hamza Nafasat
Nextjs Nodejs Bug Fix and AI Chatbot Integration Developer
- DePakistan
- Membre depuismars 2026
- Temps de réponse moy.1 heure
Langues
Ourdou, Anglais
I fix Next.js and Node.js bugs and broken deployments that pass on your machine but crash on Vercel or Railway. I also fix apps built on Lovable, Bolt, v0, and Replit when the AI code breaks.
On the AI side I build RAG chatbots, AI voice agents, and OpenAI integrations for real production apps, not quick demos. My stack is Next.js, Node.js, TypeScript, and MongoDB.
I have shipped multi-tenant SaaS, voice agents, and chatbots that answer only from your own documents. I lead a small dev team and handle the harder work myself.
Tell me what you need and I will scope it honestly first.
Traduction automatique
Mon portfolio
Autres services de Développement de logiciels I Offre
FAQ
Traduction automatique
De quels types de documents le chatbot peut-il apprendre ?
PDF, documents Word, texte brut, pages web et FAQ. Envoyez ce que vous avez et je vous dirai si une conversion est nécessaire en premier lieu.
Le chatbot inventera-t-il des réponses s’il ne connaît pas quelque chose ?
Non. une véritable configuration RAG répond uniquement à partir de votre contenu et indique qu’elle ne sait pas plutôt que de deviner.
Où peut vivre le chatbot ?
Oui. Vous pouvez ajouter de nouveaux documents après la livraison et le chatbot se met à jour à partir d’eux. Je peux mettre cela en place pour que vous puissiez le gérer vous-même.
Où peut vivre le chatbot ?
La plupart des clients veulent un widget pour leur site web. Je le propose aussi en tant que bot WhatsApp, bot Slack ou simplement une API.
En quoi cela diffère-t-il d’un chatbot sans code bon marché ?
Les outils sans code évitent généralement la vraie récupération et se contentent d’intégrer votre document dans le prompt, ce qui pose problème à mesure que le contenu s’étend. Je privilégie une segmentation appropriée et une recherche vectorielle à la place.
