Je vais créer un chatbot RAG LangChain sur vos documents personnalisés

C’est le cœur de l’architecture RAG. Le système récupère d’abord les morceaux pertinents de vos documents, puis demande au modèle de langage de répondre uniquement à partir de ces morceaux — en lui interdisant explicitement d’utiliser des connaissances extérieures.

PDF, DOCX, TXT, CSV, et URLs web sont tous supportés. Basic gère jusqu’à 50 pages, Standard jusqu’à 200 pages avec plusieurs types de fichiers, Premium jusqu’à 1000 pages. Si vous avez une base de données de milliers d’enregistrements ou des formats propriétaires (SharePoint, Notion, Confluence), contactez-moi d’abord.

Les révisions concernent les modifications du comportement du chatbot, l’ajustement des prompts, les réglages de l’interface ou la correction de réponses incorrectes. Ajouter un nouvel ensemble de documents, changer le modèle de langage sous-jacent, ajouter une authentification ou développer de nouvelles fonctionnalités constituent un nouveau périmètre.

Oui — les packages Standard et Premium incluent des tableaux de bord d’administration où vous pouvez télécharger de nouveaux documents sans toucher au code. Le package Basic fournit un bot fonctionnel, et je vous donnerai un guide simple pour mettre à jour l’ensemble de documents. Je suis aussi disponible pour des contrats de maintenance si vous préférez.

Totalement. Tout le code source, les configurations de la base vectorielle et les fichiers de déploiement vous appartiennent. Pas de frais d’abonnement, pas de verrouillage API sur mes comptes. Vous aurez besoin de votre propre clé API OpenAI ou Anthropic, que je vous aiderai à configurer.