Je vais créer un chatbot AI RAG en utilisant langchain, llm et base de données vectorielle

Créez un chatbot AI capable de comprendre vos PDFs, documents ou base de connaissances en utilisant RAG (Retrieval-Augmented Generation) et LLMs.

Je développerai un chatbot AI/RAG personnalisé qui récupère les informations pertinentes de vos documents et génère des réponses précises et adaptées au contexte.

Ce que je peux créer

Chatbot Q&A pour PDFs et documents

Chatbot RAG personnalisé

Assistant basé sur la base de connaissances

Assistant pour documents médicaux et de recherche

Chatbot support client AI

Recherche sémantique et récupération de documents

Backend AI avec FastAPI

Interface chatbot avec Streamlit

Technologies

Python, LangChain, LLMs, Hugging Face, Sentence Transformers, Pinecone, ChromaDB, FAISS, FastAPI, Streamlit, REST APIs, Vector Embeddings

Fonctionnement

Extraction de texte, découpage, embeddings, base de données vectorielle, récupération sémantique, réponse AI LLM

Ce que vous recevrez

Application AI RAG fonctionnelle

Traitement de documents/PDF

Intégration LLM

Intégration de la base de données vectorielle

Pipeline d’embeddings et de récupération

API backend

Interface de chat

Code Python propre

Documentation d’installation

Je peux personnaliser le chatbot selon vos documents, besoins métier et modèle AI préféré.

Veuillez me contacter avant de commander afin que je comprenne vos besoins et que je vous recommande la meilleure solution