Je vais créer un chatbot AI rag personnalisé avec langchain, OpenAI et des citations de sources

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Loc T
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À propos de ce service

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Vous en avez assez des chatbots IA génériques qui hallucinent de fausses informations et inventent des réponses ?

Je crée des assistants IA personnalisés de niveau entreprise utilisant Retrieval-Augmented Generation (RAG), alimentés par Next.js, Django REST Framework et Cohere/OpenAI. Votre chatbot répond exclusivement en se basant sur vos documents privés d'entreprise, PDFs, manuels ou données de site web, avec des citations vérifiées.


Fonctionnalités principales :

  • Récupération hybride en 3 étapes : cosine de vecteur dense + BM25 lexical fusionnés via Reciprocal Rank Fusion (RRF)
  • Reclassement neural avec Cross-Encoder : Cohere Rerank v3.5 garantit une précision contextuelle de haut niveau
  • Citations 100 % vérifiées : badges interactifs [1], [2] avec aperçu source en survol
  • Barrières anti-hallucination : informe l'utilisateur lorsque les documents manquent d'informations plutôt que de confabuler
  • Branchements de conversation en arbre : modifier les prompts et changer de version de message
  • Streaming SSE en temps réel : réponse instantanée mot par mot
  • Gestion complète des documents : scraper web intégré et téléverseur de documents
  • Prêt pour la production : configuration Docker Compose en un clic avec proxy inverse Nginx


Pile technologique : Next.js, React, Tailwind CSS, Python, Django, Cohere/OpenAI, VectorDB, Docker.

Contactez-moi avant de commander pour discuter de vos documents et formats de base de connaissances !

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Loc T

Full Stack Developer

5,0(1)
  • DeVietnam
  • Membre depuismai 2024
  • Dernière commande1 an
  • Langues

    Vietnamien, Anglais
All websites i made: - RAG chatbot system (django, reactjs, vectordb, openai). - DeepDoc - similar to gdrive (django, vuejs, elasticsearch, mysql, vncorenlp). - DeepSpelling - similar to Grammarly but for Vietnamese language (django, vuejs, add-in word, mysql, transformer). - DocSearch (django, vuejs, elasticsearch, vncorenlp-underthesea, ocr).

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