Je vais créer un chatbot AI personnalisé et une pipeline rag sur vos données


À propos de ce service
Traduction automatique
Je crée des chatbots AI personnalisés, des pipelines RAG et des agents AI qui relient vos données aux grands modèles de langage, allant de la question-réponse sur des documents à des systèmes multi-agents entièrement autonomes.
Ce que vous obtenez :
- Pipeline RAG avec ingestion de documents, découpage et embedding
- Configuration de base de données vectorielle (Pinecone, Supabase pgvector, Chroma)
- Agent AI avec appel d’outils, mémoire et base de connaissances personnalisée
- Orchestration avec LangChain ou LangGraph avec le LLM de votre choix
- API REST ou interface de chat pour votre application
- Suite d’évaluation pour mesurer la précision de la récupération
- Déploiement en production sur votre infrastructure ou dans le cloud
J’ai créé PixelFlow (pipeline de génération d’images AI avec agents personnalisés) et Reunivo (système de correspondance alimenté par AI avec recherche sémantique), tous deux en production.
Pourquoi travailler avec moi :
- Systèmes qui fonctionnent en production, pas seulement des démos
- Contrôle total : pas de dépendance SaaS, tout le code livré
- Un prix, un système complet, pas de coûts cachés, pas de frais par appel
- Plus de 10 ans d’expérience, communication directe, basé en Italie, fluent en anglais
Vous ne savez pas si RAG ou un modèle fine-tuned convient à votre cas d’usage ? Envoyez-moi un message, je vous aiderai à choisir la bonne architecture avant de passer commande.
Découvrez Luigi
Full Stack Developer, SaaS, AI Automation and CRM for Startups
- DeItalie
- Membre depuismai 2026
- Temps de réponse moy.1 heure
Langues
Italien, Anglais, Français
Traduction automatique
Mon portfolio
FAQ
Traduction automatique
Quels formats de fichiers pouvez-vous intégrer dans le pipeline RAG ?
PDF, Word, Excel, CSV, Markdown, HTML et texte brut. Pour les bases de données ou API, je crée des connecteurs personnalisés pour extraire les données lors de l’ingestion.
Quelle base de données vectorielle recommandez-vous ?
Supabase pgvector pour les projets déjà sur Postgres, Pinecone pour la production à grande échelle, Chroma pour les configurations locales ou légères. Je recommande en fonction de votre stack.
L’IA répondra-t-elle uniquement à partir de mes documents ou aussi avec des connaissances générales ?
Paramétrable. Je peux limiter les réponses strictement à votre base de connaissances, la mélanger avec la connaissance générale du LLM, ou fournir une réponse de secours si aucun document pertinent n’est trouvé.
Cela peut-il s’intégrer à mon application ou site web existant ?
Oui. Je fournis une API REST ou un endpoint WebSocket prêt à être intégré dans n’importe quel frontend ou backend. React, Next.js, applications mobiles — tout est compatible.
De quoi avez-vous besoin pour commencer ?
Vos documents ou source de données, le cas d’usage que vous souhaitez résoudre, et votre LLM préféré. Pour Standard et Premium, un court appel de découverte est nécessaire avant que je n’accepte la commande.

