Je vais créer un chatbot AI rag pour vos documents avec langchain et OpenAI

La plupart des entreprises disposent d'une documentation complète que personne ne peut rechercher facilement. Je crée des chatbots RAG (retrieval-augmented generation) qui répondent aux questions à partir de VOS documents, avec des citations renvoyant à la section source pour que les utilisateurs puissent vérifier chaque réponse.

Je ne me contente pas de connecter une API, je mesure la qualité de la récupération. Dans ma propre étude de cas publiée, un découpage naïf en blocs de taille fixe n’a permis de retrouver la bonne section que pour 34 % des questions de test. Après être passé à des blocs de 300 caractères, sensibles aux sections et avec chevauchement, la récupération a atteint 100 % sur un ensemble d’évaluation de 32 questions. Cette étape d’ajustement distingue une simple démonstration d’un système fiable.

Ce que vous obtenez :

• Pipeline complet : parsing des documents, découpage intelligent, embeddings, recherche vectorielle
• Une incitation à rester fidèle à votre contenu pour que les réponses soient cohérentes
• Un environnement d’évaluation que vous pouvez relancer avec vos propres questions
• Une interface fonctionnelle (Gradio/Streamlit) que votre équipe peut tester immédiatement

Je travaille avec Python, LangChain, OpenAI et des modèles d’embeddings open-source (vos données ne quittent jamais votre infrastructure si la confidentialité est importante).

Contactez-moi avec le type de document et votre cas d’usage avant de commander. Je vous dirai honnêtement si RAG est adapté à votre projet.