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Je vais créer un chatbot rag pour votre site, PDFs et base de données avec claude code
Nisar Khan
À propos de ce service
Traduction automatique
Un chatbot qui connaît réellement VOTRE entreprise car il lit vos documents.
Je construis des chatbots RAG en production en utilisant Claude Code comme boucle de développement, entraînés sur vos PDFs, site web, base de données ou centre d’aide. Les réponses sont basées sur vos données, avec citations des sources. Pas d’hallucinations de LLM.
Stack : Claude Code + LangChain + FAISS / ChromaDB / Pinecone + OpenAI ou Anthropic + FastAPI + votre choix d’interface (widget web, Slack, WhatsApp, Telegram, Discord).
Ce que je fournis :
- Pipeline d’ingestion pour PDFs, Word, HTML, Notion, Confluence, SQL
- Base de données vectorielle avec recherche hybride (sémantique plus mot-clé)
- Citations des sources pour chaque réponse
- Mémoire de conversation plus boucle de rétroaction utilisateur
- Tableau de bord administrateur : voir les conversations, uploader de nouveaux docs, réentraîner
- Code d’intégration OU bot Slack / WhatsApp / Telegram / Discord
Cas d’usage : support client (réduction du temps de réponse de tier-1 de 4h à 90s), assistant de connaissance interne, Q&R conformité, facilitation des ventes, recherche de docs techniques.
Livraison en 4 à 10 jours. Révisions illimitées. Contactez-moi pour un appel de cadrage gratuit.
Découvrez Nisar Khan
Nisar Khan
AI Agent Developer Claude Code LangChain n8n Data Science Expert
- DePakistan
- Membre depuisdéc. 2022
- Temps de réponse moy.1 heure
Langues
Ourdou, Pachto, Anglais
MSc Data Science (SZABIST 2024) + IBM Certified Data Scientist.
I build production AI agents and ML systems that ship business outcomes — not demos. 20+ projects: DT International churn (92.85% ROC AUC), Amazon 4M reviews on Spark (SVM 86%), 160K real-estate forecasts with Prophet (R²=0.80), NanoLM Studio custom transformer SaaS. Stack: Claude Code, LangChain, n8n, MCP, Python, OpenAI, RAG, FastAPI, PostgreSQL, Docker. Business-level English, 1-hour response, unlimited revisions. Timezone-flexible for US, UK, EU, GCC, APAC — 7 days/week.
Free 15-min scoping call before you order.
Traduction automatique
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FAQ
Traduction automatique
En quoi RAG diffère-t-il du fine-tuning ?
RAG récupère des morceaux pertinents de vos docs au moment de la requête — pas de réentraînement. Vous pouvez ajouter ou mettre à jour des docs à tout moment. Le fine-tuning verrouille la connaissance lors de l’entraînement. RAG est moins cher, plus rapide et plus contrôlable pour les bases de connaissances.
Le chatbot va-t-il halluciner des réponses ?
Chaque réponse inclut des citations des sources pointant vers le passage exact. Si une réponse fiable ne peut pas être étayée, le bot le dit. C’est ce qui distingue RAG de ChatGPT pur.
Quels types de docs ingérez-vous ?
PDF (y compris scannés — j’utilise un PaddleOCR cascade de mon portfolio), Word, HTML, Markdown, export Notion, Confluence, SQL, Airtable, Google Docs.
Quel LLM ?
Claude, GPT-4/5, ou Gemini — votre choix. Claude pour la QA sur documents longue contexte. GPT pour général. Gemini pour budget.
Pouvez-vous créer une version Slack / WhatsApp / Discord ?
Oui — support natif pour les trois, 120 $ chacun en extras.
Coûts après livraison ?
Dépend du volume de requêtes et du choix du LLM. Petite entreprise typique : 20 à 80 $ par mois pour l’API + 10 à 30 $ pour l’hébergement de la base vectorielle. Je dimensionne le choix du LLM selon votre budget.
Puis-je mettre à jour les docs plus tard sans vous appeler ?
Oui — Standard+ inclut un tableau de bord admin où vous pouvez uploader de nouveaux docs et le bot réindexe automatiquement.
Plus grande victoire RAG que vous avez livrée ?
Un bot support client SaaS B2B avec plus de 400 docs d’aide : réduction du temps de réponse tier-1 de 4 heures à 90 secondes.
