Je vais créer un chatbot AI RAG multi-source

Construisez un système RAG qui recherche dans des documents, bases de données et plusieurs sites web avec des citations traçables.

Je crée une récupération multi-source pour la connaissance interne, la recherche et la recherche IA en utilisant des fichiers privés, des bases de données et des sites web approuvés.

Basique : RAG par mots-clés pour une source de données convenue.

Standard : récupération hybride vectorielle et par mots-clés avec RRF pondéré, intégration de bases de données, interface utilisateur ou API.

Premium : déploiement d’un RAG hybride multi-source sur fichiers, bases de données et sites web approuvés, avec déduplication, mises à jour, évaluation, documentation et transfert.

Mon backend en direct de 37000 lignes découvre, lit, met en cache et recherche dans plusieurs sources web. Les identifiants de source canonique, les hachages de contenu et la détection de doublons proches empêchent le stockage répété. Les résultats lexicaux et vectoriels sont dédupliqués et fusionnés avec RRF pondéré.

J’ai également créé md pour AI, une pipeline open source pour nettoyer, structurer, découper et préserver l’attribution dans du contenu à l’échelle d’un livre.

Reconnaissance optique de caractères, nettoyage de scans, préparation avancée de corpus, mises en page complexes, crawling en direct et mises à jour programmées sont estimés après inspection.

Contactez-moi avant de commander Standard ou Premium avec vos sources, interface préférée et cinq questions réelles.