Je vais créer un chatbot RAG personnalisé en utilisant langchain et une base de données vectorielle pour votre document

Vous en avez assez de rechercher manuellement dans des centaines de pages pour trouver des réponses ? Je vais créer un chatbot RAG (Retrieval-Augmented Generation) prêt pour la production qui vous permet de discuter avec vos propres documents PDF, fichiers Word, bases de connaissances ou tout autre texte.

Ce que vous obtenez :

• Pipeline d’ingestion de documents avec découpage et embedding
• Configuration de la base de données vectorielle (Pinecone, Weaviate ou Chroma)
• Intégration LLM (OpenAI, Claude ou AWS Bedrock)
• Backend FastAPI avec des endpoints REST clairs
• Mémoire conversationnelle pour les questions de suivi

Pourquoi travailler avec moi : Je suis un ingénieur senior en GenAI avec plus de 5 ans d’expérience en Python. J’ai construit des systèmes RAG qui ont amélioré la précision de la récupération de 40 % sur des ensembles de données à l’échelle de l’entreprise. Chaque livraison est prête pour la production, pas seulement une démo en notebook.

Ma stack : LangChain · LlamaIndex · FastAPI · PostgreSQL · AWS · Docker

Les packages en un coup d’œil :

• Basic (75 $) RAG pour un seul document avec endpoint API, jusqu’à 50 pages
• Standard (150 $) RAG multi-doc + mémoire + interface Streamlit
• Premium (300 $) Système complet avec RBAC, cache sémantique, déploiement AWS

Contactez-moi avant de commander si vous avez un cas d’utilisation spécifique, je serai heureux de confirmer qu’il convient avant votre achat.