Je vais créer un chatbot rag pour vos documents ou votre base de connaissances


À propos de ce service
Traduction automatique
Vous avez besoin d’un chatbot IA capable de répondre aux questions en utilisant vos propres documents ou votre base de connaissances ?
Je vais créer un chatbot RAG (Retrieval-Augmented Generation) personnalisé qui récupère les informations pertinentes de vos données avant de générer une réponse.
Cela peut être utile pour la documentation d'entreprise, les informations sur les produits, les FAQ, les bases de connaissances internes, les manuels, les politiques, le matériel de recherche et d’autres documents structurés ou non structurés.
Ce que je peux créer
Chatbots IA basés sur des documents
Assistants de base de connaissances
Systèmes Q&A PDF/document
Pipeline RAG
Recherche par vecteur
Réponses avec LLM
Réponses basées sur la source ou le contexte
Interfaces IA Streamlit
Workflows de récupération et de réponse personnalisés
Workflow typique
Vos documents, traitement, embeddings, recherche vectorielle, contexte pertinent, LLM, réponse
Je peux également ajouter des étapes de validation ou de revue humaine lorsque l’application doit éviter de répondre si les informations suffisantes ne peuvent pas être récupérées.
Technologies
Python · RAG · LLM · LangGraph · Bases de données vectorielles · NLP · Streamlit · APIs
Je peux travailler avec vos documents existants et vos exigences, ou aider à structurer le workflow de récupération selon votre cas d’usage.
Veuillez me contacter avant de commander si vous avez besoin d’une intégration personnalisée
Découvrez Sahil Kaushik
- DeInde
- Membre depuismai 2022
- Temps de réponse moy.1 heure
Langues
Anglais, Hindi, Punjabi
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Quels documents pouvez-vous utiliser ?
Je peux travailler avec des sources de documents et de connaissances courantes telles que PDFs, documents texte, FAQ et bases de connaissances structurées. Le format exact doit être discuté avant la commande.
Le chatbot peut-il répondre uniquement à partir de mes documents ?
Oui. Le workflow peut être conçu pour récupérer le contexte pertinent et limiter les réponses lorsque les informations de soutien suffisantes ne sont pas disponibles.
Pouvez-vous ajouter une interface web ?
Oui. Je peux créer une interface interactive simple avec Streamlit ou intégrer le workflow RAG dans une application existante selon les besoins.
Pouvez-vous utiliser mon LLM ou API existant ?
Oui, si le fournisseur propose une API adaptée et que les identifiants ou accès nécessaires sont disponibles.
Pouvez-vous ajouter des citations ou sources aux réponses ?
Oui. L’application peut être conçue pour exposer le document ou l’information source utilisée pour générer une réponse.

