Je vais construire une pipeline RAG ou un chatbot


À propos de ce service
Traduction automatique
Transformez vos documents ou votre site web en un chatbot IA intelligent qui connaît réellement votre activité, pas un simple wrapper ChatGPT qui hallucine.
Je crée des pipelines RAG (Retrieval-Augmented Generation) de qualité production et des chatbots IA personnalisés en utilisant des outils modernes et éprouvés, pas des modèles no-code.
Ce que je construis :
- Chatbots répondant à partir de vos docs/PDFs/base de données, précis, cités
- Pipeline RAG complet : ingestion, découpage, embeddings, base de données vectorielle, récupération, réponse
- Interface de chat personnalisée en React & Next.js, widgets ou applications autonomes
- Orchestration avec LangChain pour une récupération fiable et en plusieurs étapes
- Configuration de base de données vectorielle Pinecone, Chroma, Weaviate ou pgvector
- Caching sémantique pour réduire les coûts API et la latence
- Recherche hybride + re-ranking pour une meilleure précision
- Intégrations Slack, WhatsApp ou site web
Technologies : LangChain, OpenAI/Claude, bases de données vectorielles, React, Next.js, Python.
Code fonctionnel et déployable avec propriété complète, pas une démo qui plante en production. Contactez-moi avec votre cas d’usage pour un devis personnalisé.
Découvrez Karn
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- DeInde
- Membre depuisfévr. 2018
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FAQ
Traduction automatique
Quel modèle d'IA utilisez-vous — OpenAI, Claude ou autre chose ?
Quelle que soit votre budget et votre cas d’usage (modèles de classe GPT-4/5 ou Claude). Je peux aussi concevoir le système pour qu’il soit indépendant du modèle, afin que vous puissiez changer de fournisseur plus tard sans reconstruire la pipeline.
Ai-je besoin de ma propre clé API OpenAI/Claude ?
Oui — vous aurez besoin de votre propre compte API, car l’utilisation est facturée directement par le fournisseur en fonction de votre volume de requêtes. Je vous aiderai à estimer le coût mensuel prévu lors de l’intégration.
Quelle est la différence entre un "chatbot" et une "pipeline RAG" ?
Un chatbot basique se limite à parler avec un LLM. Une pipeline RAG récupère d’abord les informations pertinentes dans vos documents, puis les transmet au LLM — ainsi, les réponses sont basées sur votre contenu réel plutôt que sur des suppositions du modèle.
Vais-je posséder le code ?
Oui, code source complet et propriété sur chaque package — pas d’enfermement chez un fournisseur.

