Je vais créer un chatbot AI rag personnalisé


À propos de ce service
Traduction automatique
Transformez vos documents en un chatbot IA intelligent qui répond instantanément aux questions avec des sources citées et sans hallucinations.
Je suis ingénieur backend avec plus de 4 ans d'expérience en production dans la création de systèmes RAG pour la santé et les plateformes d'entreprise. Contrairement aux gigs génériques de type "wrapper ChatGPT", je fournis de véritables pipelines de production : découpage adaptatif, récupération hybride sémantique + BM25, reranking par cross-encoder, et prompts sensibles à l'intention qui évitent les réponses hallucinations.
CE QUE VOUS OBTENEZ :
- Chatbot RAG personnalisé adapté à vos documents
- Backend FastAPI avec endpoints REST API
- Configuration de base de données vectorielle (ChromaDB ou Pinecone)
- Recherche hybride + reranking pour une haute précision
- Citations des sources pour chaque réponse
- Réponses en streaming pour un retour instantané
- Code source Python complet, vous en détenez tous les droits
- Documentation API + guide de déploiement
- 30 jours de support après livraison gratuit
TECH STACK :
Python, FastAPI, LangChain, ChromaDB, OpenAI, Claude, Gemini, LLM open-source (Llama, Mistral), GCP, Docker.
FORMATS SUPPORTÉS :
PDF, DOCX, TXT, Markdown, HTML, CSV, pages web, bases de données.
IDÉAL POUR :
Support client, bases de connaissances internes, questions-réponses sur documents juridiques, assistants politiques RH, commerce électronique, flux de travail en santé.
Découvrez Ayush K
Python Backend Engineer
- DeInde
- Membre depuismai 2026
- Temps de réponse moy.1 heure
Langues
Hindi, Anglais
Traduction automatique
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FAQ
Traduction automatique
Quels fournisseurs d'IA / LLM supportez-vous ?
Tous les principaux fournisseurs : OpenAI (GPT-4, GPT-4o), Anthropic Claude, Google Gemini, et LLM open-source comme Llama 3, Mistral, et Mixtral. Je recommanderai celui qui convient le mieux à vos besoins en précision, coût et confidentialité.
Quels formats de documents le chatbot peut-il gérer ?
PDF, DOCX, TXT, Markdown, HTML, CSV, et URLs directes (sites web, sitemaps). Pour les PDFs complexes avec tableaux ou contenu scanné, j’utilise des parsers spécialisés. Intégrations Notion, Confluence et bases de données disponibles sur demande.
Ai-je la propriété du code après la livraison ?
Oui — propriété à 100 %. Vous obtenez tout le code source Python sous forme d’un dépôt propre avec documentation, prêt à déployer sur votre infrastructure. Pas d’enfermement chez un fournisseur, pas de frais récurrents. Tout vous appartient pour étendre ou transmettre.
Comment empêchez-vous le chatbot d’halluciner des réponses ?
Trois protections : prompts de grounding stricts avec une réponse "Je ne sais pas" en cas de manque de contexte, reranking par cross-encoder pour que seuls les morceaux les plus pertinents atteignent le LLM, et une stratégie "Lister puis Compter" pour les requêtes d’agrégation qui force l’énumération avant les totaux.
Vous aiderez si des problèmes surviennent après la livraison ?
Oui — chaque commande inclut 30 jours de support après livraison gratuit. Si la précision de récupération doit être ajustée, je peux itérer sur la stratégie de découpage, les prompts ou les paramètres de reranking sans coût supplémentaire. Les ajouts majeurs de scope sont disponibles via les extras du service.
Dois-je vous envoyer un message avant de commander ?
Oui, n'hésitez pas ! Envoyez-moi les détails de vos documents (formats, nombre, sensibilité), le LLM préféré, et des exemples de questions que vos utilisateurs poseront. Je vous recommanderai le bon niveau et confirmerai le scope avant votre commande. Sans pression, sans obligation.

