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Je vais créer un chatbot IA qui répond à partir de vos documents
Hasham Vakani
Level 2
À propos de ce service
Traduction automatique
Offrez à vos clients et à votre équipe des réponses instantanées à partir de vos propres documents, avec de vraies citations et non des suppositions.
Je crée des chatbots IA qui lisent vos PDFs, documents et base de connaissances, puis répondent aux questions en utilisant uniquement votre contenu et en renvoyant à la source exacte. Pas d'hallucinations, pas de réponses inventées : lorsque la réponse ne se trouve pas dans vos documents, le bot le dit plutôt que d'en inventer une.
J'ai déployé cette solution en production (Claude + pgvector, disponible sur l'App Store et le Play Store). Voici ce que vous obtenez :
- Un chatbot entraîné sur vos documents (PDF, DOCX, TXT, Markdown, pages web)
- Des réponses avec citations pointant vers la page source exacte
- Un « je ne sais pas » honnête lorsque la réponse ne se trouve pas dans votre contenu
- Un panneau d'administration pour ajouter ou mettre à jour vos documents vous-même (Standard et Premium)
- Votre choix entre un widget pour site web en direct ou un outil interne pour votre équipe
Idéal pour le support client, les bases de connaissances internes, l'intégration et la documentation produit.
Plan mensuel optionnel : je maintiens votre base de connaissances à jour, réindexe les nouveaux documents et ajuste la qualité des réponses à mesure que votre contenu évolue.
Avant de commander, envoyez-moi un message avec les documents auxquels vous souhaitez que le bot réponde, ainsi qu'une estimation du nombre. Je vous recommanderai le bon niveau.
Découvrez Hasham Vakani
Hasham Vakani
AI agents, RAG, automation and MCP, production builds not demos
Level 2
- DePakistan
- Membre depuisaoût 2020
- Temps de réponse moy.1 heure
- Dernière commande2 semaines
Langues
Anglais, Espagnol, Français
I ship production AI for startups - agents, RAG, automation, and MCP servers - and I fix AI-built apps that broke in production.
8,700+ hours delivered. 100% satisfaction. Claude Code daily on live work.
What I build:
- AI agents (tools, memory, Claude/OpenAI)
- RAG chatbots that answer from your docs with citations
- AI automation with n8n or Make
- AI voice agents for inbound calls and bookings
- MCP servers and AI SaaS MVPs (Next.js, Stripe)
- Fixing broken AI apps (Lovable, Bolt, Cursor)
Tech: Next.js, TypeScript, Claude, OpenAI, AWS.
Message me your use case.
Traduction automatique
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FAQ
Traduction automatique
Quelle est la différence entre cela et ChatGPT ?
ChatGPT ne connaît pas vos documents. RAG récupère d’abord VOS données, puis demande au LLM de répondre en utilisant uniquement ce contexte récupéré — avec citations.
Quelle est la précision des citations ?
Chaque réponse inclut le document source + page/morceau. La version Premium ajoute une couche de re-ranking qui améliore significativement le taux de réussite des citations (nous la testons avant livraison).
Quelle base de données vectorielle ?
Pinecone (géré, le plus rapide) pour la production. pgvector (auto-hébergé, coût opérationnel nul) pour les déploiements plus petits. Je recommanderai selon votre échelle.
Puis-je ajouter de nouveaux documents après la livraison ?
Oui. La version Standard et Premium inclut un panneau d’administration pour uploader de nouveaux documents sans mon intervention.
Va-t-il halluciner ?
Bien moins cher qu’un bot non-RAG, surtout avec la couche de re-ranking dans Standard/Premium. Nous ajustons l’invite système pour refuser quand la confiance en la récupération est faible.
Gérez-vous le déploiement ?
Basique : uniquement le code. Standard : guide de déploiement. Premium : déploiement complet sur votre cloud.
対応可能なドキュメント形式は何ですか？
PDF, DOCX, TXT, Markdown, HTML par défaut. Premium peut ajouter Notion, Confluence, Google Drive, sources de bases de données personnalisées.
Combien de temps pour indexer 1000 documents ?
Environ 30 à 90 minutes selon la longueur des documents et le modèle d’embedding. Coût unique, puis mises à jour incrémentielles rapides.
Quels sont les coûts récurrents après la livraison ?
Deux coûts : (1) base de données vectorielle — le niveau gratuit de Pinecone gère environ 100 000 vecteurs, puis 70 $/mois pour la version payante. pgvector auto-hébergé coûte 0 $ d’opérations. (2) API LLM — Claude ou OpenAI facturent par requête, généralement entre 20 et 100 $/mois pour une utilisation modérée. Je dimensionnerai votre coût mensuel lors du lancement pour éviter toute surprise.
Signez-vous des NDA ?
Oui — toujours accessible avant l’accès au code ou aux documents. Particulièrement courant pour les clients du secteur santé, juridique et fintech.
