Je vais créer un chatbot RAG personnalisé avec langchain, graphe de connaissances et GDPR si nécessaire

La plupart des "chatbots IA" sur le marché sont de simples enveloppes autour de ChatGPT sans véritable logique de récupération, ils hallucinent, ne supportent pas la montée en charge et se cassent sous une utilisation réelle.

Je construis des chatbots différemment : avec de véritables pipelines de Retrieval-Augmented Generation (RAG), une structuration optionnelle en graphe de connaissances pour des données relationnelles complexes, et une architecture backend prête pour la production conçue pour évoluer, pas un prototype de week-end.

Ce qui distingue cela :

• Pipeline de récupération personnalisé (pas juste un dump de base vectorielle) optimisé pour la précision sur VOS données, pas des réponses génériques
• Intégration du graphe de connaissances lorsque vos données ont des relations que la recherche vectorielle simple ne capte pas (par exemple, documents juridiques, catalogues de produits, structures organisationnelles)
• Backend asynchrone et évolutif (FastAPI) conçu pour gérer un vrai trafic, pas seulement une démo
• Choix du fournisseur de LLM en fonction de vos besoins réels (coût, latence, sensibilité des données) Groq, OpenAI, Anthropic, modèles open-source

Validé sur un cas réel en production :

Création d’un chatbot RAG répondant aux questions sur l’ensemble du Code du travail français, un domaine où l’hallucination n’est pas acceptable et où la structure des documents (articles, références croisées, amendements) est vraiment complexe. La logique de récupération a été construite de zéro, pas un pipeline par défaut de LangChain.