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


À propos de ce service
Traduction automatique
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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FAQ
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Comment empêchez-vous l'IA d'halluciner ?
Le système utilise un ancrage strict des prompts et un pipeline de récupération hybride en 3 étapes (vecteur dense + BM25 + reranking par Cross-Encoder). Si la réponse ne se trouve pas dans vos documents fournis, le bot est programmé pour indiquer que le contexte ne contient pas la réponse plutôt que de deviner.
Quels formats de documents puis-je télécharger dans la base de connaissances ?
Vous pouvez télécharger du texte brut, Markdown, des documents PDF ou utiliser le scraper web intégré pour importer directement des URL dans des embeddings vectoriels.
Puis-je connecter cela à OpenAI (ChatGPT) ou Anthropic Claude au lieu de Cohere ?
Oui ! Bien que Cohere Command-R et Rerank v3.5 offrent un RAG basé sur l'ancrage de pointe, l'architecture est modulaire et peut facilement être connectée à OpenAI (GPT-4o) ou Anthropic Claude.
Vais-je recevoir le code complet et les instructions de déploiement ?
Oui ! Vous obtenez la propriété complète du code source (frontend et backend) avec un script de configuration en un clic ./run.sh et un fichier docker-compose.yml prêt pour la production pour l'auto-hébergement sur votre VPS (DigitalOcean, AWS, Hetzner).

