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Je vais créer un chatbot AI personnalisé et une application web RAG
Abdullah A
À propos de ce service
Traduction automatique
Vous avez besoin d’un assistant AI qui répond strictement à partir de vos données d’entreprise, manuels ou programme spécifique sans inventer de faits ? Vous avez besoin d’un système Retrieval-Augmented Generation (RAG).
Je conçois des chatbots AI personnalisés, basés sur des documents, et des applications web Next.js adaptées à vos données précises. Au lieu de deviner, cette architecture recherche dans vos documents, cite des sources exactes et refuse explicitement de répondre si l’information manque dans votre corpus.
Ce que je fournis :
- AI strictement basé sur vos données : réponses précises générées uniquement à partir de vos fichiers téléchargés (PDF, texte, CSV).
- Base de données de recherche vectorielle : récupération rapide et sémantique des données avec Supabase pgvector et des modèles d’embedding de premier ordre.
- Garde-fous de confiance : logique backend personnalisée empêchant les hallucinations de l’AI en bloquant les questions hors sujet.
- Application web full-stack : interface Next.js réactive avec historique de chat, ingestion de fichiers et authentification sécurisée.
- Interface multimodale : intégration voix vers texte (Whisper) pour une interaction conversationnelle fluide.
Discutons de votre projet ! Envoyez-moi un message avant de commander pour que nous puissions définir la meilleure architecture pour votre SaaS.
Découvrez Abdullah A
Abdullah A
Software Engineer
- DePakistan
- Membre depuissept. 2026
Langues
Anglais
I’m a full-stack developer and startup co-founder specializing in Next.js, React, Python, and Django. While currently completing my university degree, I actively build robust SaaS applications—from AI-powered educational tools (RAG) to complex, multi-tenant management systems. I focus on creating clean, intuitive user interfaces backed by scalable architectures. Whether you need a custom web app, seamless AI integration, or a high-performance backend, I bring real-world startup experience and a meticulous eye for detail to your project. Let's build something exceptional.
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FAQ
Traduction automatique
Quels types de documents ou données puis-je utiliser pour ancrer l’AI ?
Vous pouvez utiliser des fichiers PDF, TXT, CSV, DOCX ou des connexions directes à des bases de données. Le système extrait, découpe et indexe votre contenu en embeddings vectoriels pour une récupération rapide et contextuelle.
Comment empêchez-vous l’AI de halluciner ou de deviner ?
Un garde-fou de confiance personnalisé évalue le score de récupération vectorielle avant d’envoyer les données au modèle de langage. Si vos documents ne contiennent pas d’informations pertinentes pour la question d’un utilisateur, le système bloque l’appel au LLM et informe l’utilisateur que le sujet n’est pas couvert.
Quelle technologie sera utilisée pour mon application ?
La pile principale inclut Next.js (React), TypeScript et Tailwind CSS pour l’application web, avec Supabase (PostgreSQL & pgvector) pour l’authentification et le stockage vectoriel. Le traitement AI repose sur des modèles comme Google Gemini, l’API OpenAI ou Anthropic Claude, associés à Jina AI ou des embeddings OpenAI.
Vais-je recevoir le code source complet ?
Oui. Chaque package inclut la propriété complète du code source, une structure de dépôt claire et des instructions pour que vous puissiez héberger, exécuter et faire évoluer l’application de manière indépendante.
Dois-je fournir mes propres clés API et hébergement ?
Oui. Vous aurez besoin de vos propres comptes/clés pour des services comme OpenAI ou Gemini, ainsi que pour des services de base de données/hébergement comme Supabase et Vercel. Des instructions d’installation sont fournies pour vous aider à configurer vos clés d’environnement facilement.
