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Je vais créer un chatbot RAG AI sur vos documents, données ou site web
Jeffrey C
À propos de ce service
Traduction automatique
Je construis des chatbots à augmentation de récupération (RAG) qui répondent aux questions sur VOS contenus : documents, PDFs, base de connaissances, site web ou base de données avec de vraies citations de sources, sans hallucinations. Le bot récupère les passages pertinents avant de répondre, pour que les réponses restent basées sur vos données.
J'ai créé un assistant IA à mémoire persistante depuis zéro : récupération sur un graphe de connaissances avec des milliers de nœuds, injection de contexte, orchestration Claude/OpenAI. Je sais où RAG peut échouer, comme le mauvais découpage, la récupération faible, l'absence d’évaluations, et comment garder les réponses précises. Derrière tout ça : plus de 20 ans d’expérience en architecture de systèmes d'entreprise (Fortune 500, défense) et en physique de niveau master.
Ce que vous obtenez :
- Un chatbot basé sur vos données, avec citations de sources
- Un découpage correct, des embeddings, et un magasin de vecteurs (Pinecone, Chroma, pgvector ou autre selon votre choix)
- Claude ou OpenAI en arrière-plan
- Un code propre, documenté, que votre équipe pourra gérer et étendre
- Une explication claire sur ce que RAG peut et ne peut pas faire pour votre cas d’usage
Contactez-moi avant de commander avec le type de données, le volume approximatif et la stack, et je vous confirmerai le bon package.
Découvrez Jeffrey C
Jeffrey C
AI Integration Engineer, LLM, RAG, Claude and OpenAI APIs, 25 Year Architect
- DeÉtats-Unis
- Membre depuisjuil. 2026
Langues
Anglais
I'm a physics-educated software engineer who builds LLM-integrated systems — RAG pipelines, agentic assistants, and Claude/OpenAI API integrations — on top of 25 years architecting enterprise-scale software (Fortune 500 insurance, defense). Recently I built a persistent-memory AI assistant from scratch: multi-agent, with a temporal knowledge graph, retrieval-augmented context, and Claude API orchestration. I bring production engineering judgment — CI/CD, DevSecOps, containerized delivery — so AI features actually ship and hold up. I'll tell you what's possible and what isn't, up front.
Traduction automatique
FAQ
Traduction automatique
Quel type de données le chatbot peut-il utiliser ?
PDF, documents Word/texte, un site web, une base de connaissances, une base de données ou une API. Envoyez-moi un exemple et je vous confirmerai ce qui est réalisable.
Va-t-il inventer des choses ?
Non — il récupère les passages pertinents directement dans vos données avant de répondre et cite ses sources, pour rester basé sur vos données plutôt que d’halluciner.
Ai-je besoin d’une clé API ?
Oui, avec votre propre clé Anthropic (Claude) ou OpenAI. Vous gardez le contrôle de l’utilisation et de la facturation ; je ne l’expose jamais.
Est-ce que j'obtiens le code source ?
Oui, pour chaque package — un code propre, documenté, que votre équipe pourra gérer et étendre.
Quelle base de données vectorielle utilisez-vous ?
Tout dépend de votre choix — Pinecone, Chroma, pgvector ou autre. Je vous recommanderai une option en fonction de votre échelle et de votre stack.
