Je vais créer un chatbot AI personnalisé avec rag en utilisant vos propres documents et données


À propos de ce service
Traduction automatique
Votre entreprise possède des connaissances. Vos clients ont des questions. Je crée l'assistant AI qui les relie.
Je conçois des assistants AI RAG personnalisés qui récupèrent les réponses directement à partir de vos documents, base de connaissances, site web ou catalogue de produits. Chaque réponse est basée sur vos données réelles, pas sur des suppositions génériques de l’AI.
Ce que je crée :
Chatbots AI qui lisent vos PDFs, répondent à partir de votre documentation et fonctionnent comme des assistants de connaissance internes.
Principales fonctionnalités :
Pipeline RAG avec LangChain
Base de données vectorielle FAISS
Ingestion de PDF, DOCX, TXT et web
Réponses avec attribution des sources
Modèles OpenAI, Claude ou open-source
Interface Streamlit ou personnalisée
Cas d’usage :
Questions-réponses sur documents, support client, base de connaissances interne, assistant produit, chatbot FAQ, assistant IA pour site web, recherche alimentée par IA.
Vous recevez :
Système fonctionnel, code propre et documenté, pipeline d’ingestion, configuration vectorielle, guide de déploiement et walkthrough complet.
Pourquoi moi :
Je conçois des systèmes RAG basés sur de vraies données d’entreprise, pas des démos. Architecture claire, communication transparente, solutions adaptées à votre cas d’usage.
Contactez-moi avec votre cas d’usage et les documents que vous souhaitez que votre AI connaisse. Je vous proposerai la meilleure approche avant de commencer.
Découvrez Saad Irfan
AI Developer, AI Agents, Automation and Web Development
- DePakistan
- Membre depuismai 2015
- Temps de réponse moy.1 heure
Langues
Anglais, Ourdou, Espagnol
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FAQ
Traduction automatique
Quels formats de fichiers supportez-vous pour la base de connaissances ?
PDF, DOCX, TXT, Markdown, CSV et URLs de sites web sont supportés. Des formats personnalisés peuvent être ajoutés sur demande.
Qu’est-ce que RAG et pourquoi est-ce important ?
RAG (Retrieval-Augmented Generation) permet à l’AI de récupérer des informations pertinentes dans vos documents avant de générer une réponse. Cela donne des réponses précises, basées sur la source, plutôt que des suppositions génériques.
Le chatbot peut-il être ajouté à mon site web ?
Oui. Selon votre package, je peux le déployer en tant qu’application web, widget intégrable ou endpoint API connecté à votre site.
Quels modèles d'IA utilisez-vous ?
Je peux intégrer le modèle AI qui correspond le mieux à votre projet, y compris les modèles alimentés par Groq, OpenAI, Anthropic Claude, ou open-source ou hébergés localement via Ollama. Le choix dépend de votre cas d’usage, de la confidentialité, des performances et du budget.
Combien de documents le chatbot peut-il gérer ?
Le package Basic supporte un petit ensemble pour tester le MVP. Les packages Standard et Premium sont conçus pour des bases de connaissances plus larges et multi-sources.
Le chatbot indiquera-t-il d’où provient la réponse ?
Oui. L’attribution des sources est incluse pour que les utilisateurs puissent voir dans quel document ou section la réponse a été trouvée.
Le chatbot peut-il être déployé sur mon propre serveur ?
Oui. Le support au déploiement est inclus dans les forfaits Standard et Premium.
Fournissez-vous le code source ?
Oui. Vous recevez un code source propre, documenté, et vous en détenez la pleine propriété.
Le chatbot peut-il gérer des questions de suivi ?
Oui. La mémoire conversationnelle est incluse dans les packages Standard et Premium, permettant à l’assistant de comprendre le contexte sur plusieurs messages.
Et si mes exigences sont uniques ?
Envoyez-moi un message avec votre cas d’usage. Je l’étudierai et proposerai une approche adaptée avant que vous choisissiez un package.

