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Je vais construire un chatbot RAG avec vos documents et données
Vj W
À propos de ce service
Traduction automatique
Besoin de réponses précises à partir de vos documents sans rechercher manuellement dans chaque fichier ?
Je vais créer un chatbot RAG ou un assistant de connaissance ciblé qui récupère des preuves pertinentes de vos documents approuvés et génère des réponses avec des citations de sources.
Les cas d’utilisation incluent les assistants de connaissance internes, la recherche de politiques, l’analyse de documents, la documentation technique, les bases de connaissances du support client et les bibliothèques de référence.
Votre livraison peut inclure l’ingestion de documents, le découpage, les embeddings, la recherche vectorielle, la logique de récupération, les citations, l’évaluation, l’intégration API, une interface simple, le code source et la documentation.
Je possède 10 ans d’expérience en ingénierie des données, science des données, apprentissage automatique et IA d’entreprise. Je conçois le RAG autour de preuves, d’évaluation, de limites d’accès et de limitations documentées, pas de confiance non justifiée dans le modèle.
Les packages couvrent un nombre défini de documents, types de sources et intégrations. Les API payantes, l’hébergement, l’OCR complexe, la certification de sécurité et le travail frontend non lié sont exclus sauf si ajoutés via une offre personnalisée.
Veuillez m’envoyer un message avant de commander pour confirmer les types de fichiers, le volume, les règles d’accès, les intégrations et les critères de succès.
Découvrez Vj W
Vj W
FullStack Agentic AI Agentic Systems Design and Automation, MLOps
- DeÉtats-Unis
- Membre depuisjanv. 2025
- Temps de réponse moy.2 heures
Langues
Anglais, Hindi
Full-Stack AI/ML Engineer and Applied Statistician with 10 years across data, ML, and enterprise AI. I build agentic workflows, RAG systems, predictive models, data pipelines, APIs, and internal tools.
My work spans banking & finance, retail, and infrastructure, transportation, and logistics.
I turn complex problems into production-ready systems with clear scope, trade-offs, and measurable outcomes.
Traduction automatique
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FAQ
Traduction automatique
Quels formats de documents pouvez-vous utiliser ?
Je peux travailler avec des PDFs textuels, DOCX, TXT, Markdown, CSV, HTML et des données structurées lorsque cela est fourni légalement par l’acheteur. Les PDFs scannés, tableaux complexes, écriture manuscrite, images et formats inhabituels peuvent nécessiter de l’OCR ou un prétraitement personnalisé.
Le chatbot fournira-t-il des citations de sources ?
Oui. Chaque package inclut des références sources adaptées à la structure du document disponible. La granularité des citations peut inclure le document, la page, la section ou l’identifiant du chunk selon la qualité de l’extraction et les métadonnées de la source.
Pouvez-vous garantir que chaque réponse est correcte ?
Aucun développeur responsable ne peut garantir des résultats parfaits avec un LLM. Je réduis le risque par la récupération basée sur des preuves, des questions de test, la vérification des citations, un comportement de refus, des contrôles d’accès et des limitations documentées.
Quels modèles et bases de données vectorielles supportez-vous ?
Selon les besoins, je peux utiliser des modèles compatibles OpenAI, LangChain, FAISS, Chroma, PostgreSQL/pgvector, Pinecone ou une autre plateforme approuvée. La sélection finale dépend du volume de données, de la confidentialité, du coût et des besoins de déploiement.
Les coûts API et d'hébergement sont-ils inclus ?
Non. Le développement est inclus ; l’utilisation du modèle, les embeddings, l’OCR, les bases de données, l’hébergement cloud et les abonnements tiers sont payés directement par l’acheteur.
Pouvez-vous connecter l’assistant à mon application ?
Oui. Les versions Standard et Premium peuvent inclure des intégrations API ou application définies. L’authentification, les plateformes propriétaires, les API non documentées et le travail frontend complexe peuvent nécessiter une offre personnalisée.
Mes données sont-elles confidentielles ?
J’utilise les données fournies uniquement pour le projet convenu et ne publie pas le contenu du client. Les acheteurs doivent avoir la permission de le partager. N’envoyez pas de mots de passe, clés API ou secrets de production via les exigences de commande.
Qu'est-ce qui compte comme une révision ?
Une révision corrige le système convenu lorsqu’il ne répond pas aux exigences documentées. Les nouvelles collections de documents, intégrations, workflows, fonctionnalités d’interface ou objectifs modifiés constituent un scope supplémentaire.
