Je vais créer des chatbots d'IA personnalisés


À propos de ce service
Traduction automatique
ChatGPT générique ne connaît pas votre entreprise. Un chatbot RAG
le fait car il extrait des documents,
politiques, produits et données avant de répondre.
Ceci est une véritable ingénierie RAG, pas une solution sans code :
Pipeline d’ingestion de documents (PDF, Word, pages web,
bases de données, Notion, Confluence, Google Drive)
Stratégie intelligente de découpage et d’intégration (la plupart des constructeurs
se trompent sur ce point)
Base de données vectorielle : Pinecone, Weaviate, pgvector, ou
Chroma selon votre stack
Recherche hybride (sémantique + mot-clé) pour une meilleure recall
Re-ranking pour une précision sur les bons morceaux, pas seulement
des morceaux similaires
Citons pour que les utilisateurs puissent vérifier chaque réponse
Mémoire de conversation
Déploiement en production avec surveillance
Idéal pour :
Chatbots de support client basés sur vos documents d’aide
Assistants de connaissance interne pour RH, IT, politiques
Questions-réponses sur les produits pour le e-commerce
Chatbots pour la documentation technique
Mon expérience : IA d’entreprise et architecture de solutions
dans les secteurs de l’aviation, de la santé et de l’industrie.
Contactez-moi d’abord si votre cas d’usage concerne un secteur réglementé.
Envoyez-moi une description de votre cas d’usage et le nombre approximatif de documents. Je vous répondrai en quelques heures avec la faisabilité, l’approche et la portée.
Découvrez Kairo
AI, Solution Architecture and Full Stack engineering
- DeCanada
- Membre depuisavr. 2026
- Temps de réponse moy.1 heure
Langues
Anglais, Hindi
Traduction automatique
FAQ
Traduction automatique
En quoi cela diffère-t-il d’un constructeur de chatbot no-code comme Chatbase ou CustomGPT ?
Ces outils sont adaptés pour un prototype rapide, mais ils n’offrent aucun contrôle sur le découpage, la stratégie de récupération ou les citations. La précision plafonne rapidement sur des cas d’usage réels. Ce que je construis est un vrai système RAG où chaque couche — ingestion, découpage, embedding, récupération, re-ranking, génération — est optimisée pour y
Quels formats de fichiers pouvez-vous ingérer ?
PDF, Word, texte brut, markdown, HTML, pages web via crawling, Notion, Confluence, Google Drive, Dropbox, et API ou bases de données personnalisées. Dites-moi ce que vous avez, je confirmerai lors de la définition du périmètre.
Comment gérez-vous les mises à jour des documents ?
Le package Basic est une ingestion unique. Les packages Standard et Premium incluent une synchronisation incrémentielle — vous pouvez ajouter de nouveaux documents, et le package Premium comprend un pipeline de mise à jour programmé pour que la base de connaissances reste à jour automatiquement.
Qui paie les coûts de l’API LLM et l’hébergement de la base de données vectorielle ?
Vous, en utilisant vos propres comptes (OpenAI, Anthropic, Pinecone, etc.). Je vous aiderai à estimer les coûts mensuels avant de commencer. Pour des déploiements plus petits, les options auto-hébergées (pgvector, Chroma) éliminent totalement les coûts de la base vectorielle.
Puis-je connecter cela à Slack, Intercom ou mon site web existant ?
Oui. La livraison est un endpoint API, il se connecte à n’importe quel frontend — Slack, Intercom, Zendesk, votre propre site web ou une interface personnalisée. Le package Premium inclut le branding de l’interface si nécessaire.

