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Je vais construire des chatbots RAG pour vos documents
Keshav Sharma
À propos de ce service
Traduction automatique
Je crée des chatbots RAG (retrieval-augmented generation) personnalisés qui lisent vos PDFs, site web ou base de connaissances et répondent aux questions avec précision, en citant leurs sources, afin que vos utilisateurs ou votre équipe n’aient plus besoin de fouiller dans les fichiers.
Ce que vous obtenez :
- Chatbot IA basé sur votre propre contenu
- Réponses avec citations pour réduire les hallucinations
- Pipeline RAG avec recherche sémantique et récupération vectorielle
- Intégration de la base de données vectorielle Pinecone
- Intégration de LangChain et API LLM
- Interface de chat propre ou widget de site web intégrable
- Code source complet et accès administrateur
- Documentation de configuration et transfert
Je peux créer des assistants de connaissance IA pour la documentation, les sites web, les données internes d'entreprise, le contenu de support, la connaissance produit et des cas d’usage personnalisés.
Je suis ingénieur logiciel avec une expérience pratique dans la construction de systèmes RAG utilisant le découpage sémantique, les embeddings, la recherche vectorielle Pinecone, LangChain et les API LLM.
Contactez-moi avant de commander avec votre source de données et votre cas d’usage pour que je puisse recommander la bonne architecture et le bon package.
Découvrez Keshav Sharma
Keshav Sharma
Software Developer
- DeInde
- Membre depuisjanv. 2026
- Temps de réponse moy.1 heure
Langues
Anglais, Hindi
I’m a Full-Stack Developer and Backend Engineer focused on building scalable web applications, APIs, and AI-powered solutions. I work with Node.js, TypeScript, Golang, React, Next.js, PostgreSQL, MongoDB, Redis, Docker, and cloud technologies. My experience includes REST APIs, microservices, ERP integrations, database migrations, real-time systems, and RAG-based AI solutions. I focus on clean code, scalable architecture, clear communication, and delivering reliable solutions that solve real business problems.
Traduction automatique
Mon portfolio
FAQ
Traduction automatique
Le chatbot répondra-t-il réellement à partir de mes données ?
Oui. J’utilise un pipeline RAG qui récupère les informations pertinentes de vos documents, site web, base de connaissances ou autres sources de données supportées avant de générer une réponse. Les citations de sources peuvent également être incluses.
Vais-je recevoir le code source complet ?
Oui. Vous recevrez le code source complet inclus dans votre package choisi. Vous pouvez héberger, modifier et étendre le système de manière indépendante.
Quel type de données puis-je connecter ?
Je peux travailler avec des PDFs, fichiers DOCX, TXT et Markdown, contenu de site web, bases de connaissances et certaines sources de données structurées d'entreprise. Contactez-moi avant de commander pour confirmer votre source spécifique.
Quelles technologies utilisez-vous ?
Selon le projet, je peux utiliser LangChain, Pinecone ou une autre base de données vectorielle adaptée, des embeddings et des API LLM. L’architecture finale dépend de la taille de vos données et de votre cas d’usage.
Les coûts de l'API IA et de l'hébergement sont-ils inclus ?
Non. Tous les coûts liés à une API LLM payante, à la base de données vectorielle, au cloud ou à l’hébergement sont à votre charge auprès du fournisseur concerné. Je peux vous aider à estimer les coûts d’exploitation avant le développement.
Le chatbot peut-il être intégré à mon site web ?
Oui. Selon le package et la portée du projet, je peux créer une interface de chat autonome ou un widget de chatbot intégrable à votre site web.
Pouvez-vous ajouter des fonctionnalités d’agent IA ou des actions ?
Oui. Le chatbot peut être étendu avec des appels d’outils ou des actions agentiques telles que des appels API, des recherches dans une base de données, des flux de réservation ou d’autres actions métier. Ces fonctionnalités nécessitent une définition séparée.
De quoi avez-vous besoin de ma part pour commencer ?
Fournissez votre source de données ou des fichiers d’exemple, les utilisateurs visés par le chatbot, le cas d’usage attendu, l’environnement de déploiement préféré et des exemples de questions importantes auxquelles le chatbot doit répondre.
