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Je vais créer un chatbot rag entraîné sur vos documents, site web ou base de connaissances personnalisée
Jansher K
À propos de ce service
Traduction automatique
Votre entreprise possède des connaissances précieuses dans des PDFs, des documents, des FAQ et des bases de données auxquelles personne ne peut accéder rapidement. Je crée des chatbots RAG qui fournissent des réponses instantanées et précises à partir de VOS données.
CE QUE JE CRÉE :
- Chatbot personnalisé entraîné sur vos PDFs, documents, site web ou base de données
- - Bot de support client IA qui connaît vos produits et politiques
- - Assistant de base de connaissances interne pour votre équipe
- - Chatbot pour site web qui répond aux questions à partir de votre contenu
- - Bot CRM et ventes avec votre catalogue de produits et vos prix
TECH STACK :
OpenAI, Claude, Gemini, LangChain, LlamaIndex, Pinecone, Qdrant, Supabase, PostgreSQL, n8n
DÉPLOYER PARTOUT :
Widget pour site web, WhatsApp, Telegram, Slack, endpoint API ou intégration CRM
POURQUOI ME CHOISIR :
- Réponses précises, pas d'hallucinations - vos données sont la source de vérité
- - Privé et sécurisé - vos données restent à vous
- - Contactez-moi d'abord pour discuter de votre cas d'utilisation.
Découvrez Jansher K
Jansher K
Automate Everything
- DePakistan
- Membre depuisjuil. 2016
- Temps de réponse moy.1 heure
- Dernière commande2 années
Langues
Anglais
I’m Jansher Khan, a full-stack software engineer and AI automation specialist focused on building intelligent, scalable systems for modern businesses. I design agentic AI workflows, automation pipelines, and API integrations that reduce manual work, improve efficiency, and scale operations. My solutions are security-first, open-source focused, and production-ready, deployed on reliable VPS infrastructure. I work with startups and teams to turn complex processes into clean, maintainable, and cost-effective automation systems that deliver real business results.
Traduction automatique
FAQ
Traduction automatique
Q1 : Quelles informations avez-vous besoin pour commencer à construire mon agent AI RAG ?
J'ai besoin de votre cas d'utilisation, de la source de données (documents, bases, API ou URLs), du modèle AI préféré si vous en avez un, et de votre préférence de déploiement. Si nécessaire, les identifiants d'accès peuvent être partagés en toute sécurité après le début de la commande.
Q2 : En quoi un agent RAG diffère-t-il d'un chatbot AI classique ?
Un agent RAG extrait des réponses de vos propres données en utilisant des bases vectorielles, puis génère des réponses avec un modèle AI. Contrairement aux chatbots basiques, il fournit des résultats précis, contextuels, et peut utiliser des outils, API et workflows d'automatisation.
Q3 : Supportez-vous l'automatisation AI avec n8n et des agents RAG ?
Oui. J'intègre des agents RAG avec n8n pour créer des workflows automatisés, des déclencheurs, une logique conditionnelle, des appels API et la synchronisation des données avec vos systèmes existants.
Q4 : Avec quelles bases de données et magasins vectoriels travaillez-vous ?
Je supporte PostgreSQL, Supabase, Qdrant, Pinecone et d'autres bases de données vectorielles. Le choix final dépend de la taille de vos données, de vos besoins en performance et de votre environnement de déploiement.
Q5 : L'agent AI peut-il être déployé dans mon environnement ?
Oui. Le système peut être déployé sur votre cloud, serveur ou environnement SaaS pour garantir la confidentialité, la sécurité et la propriété totale des données.
Q6 : Mes données sont-elles sécurisées et confidentielles ?
Oui. Vos données sont utilisées uniquement pour votre projet. Je ne réutilise, ne stocke ni ne partage les données clients en dehors de l'environnement de déploiement convenu.
Q7 (Technique) : Comment concevez-vous des architectures RAG agentiques ?
Je conçois des systèmes agentiques en utilisant des pipelines de récupération, des stratégies d'intégration, la recherche vectorielle, la gestion de mémoire, l'utilisation d'outils et des chaînes de raisonnement. Selon le projet, j'utilise LangChain, LlamaIndex, workflows n8n et une logique personnalisée pour assurer une performance évolutive et prête pour la production.
Q8 (Technique) : Pouvez-vous gérer de grands ensembles de données et des mises à jour en temps réel ?
Oui. Je supporte le découpage en chunks, la synchronisation incrémentielle des données, l'ingestion programmée et l'indexation vectorielle optimisée pour gérer efficacement de grands ensembles de données et des mises à jour proches du temps réel.
Q9 : Offrez-vous un support après livraison ou des améliorations futures ?
Oui. Chaque package inclut des révisions, et un support à long terme, la montée en charge ou des améliorations de fonctionnalités peuvent être proposés en service séparé.
