Je vais créer un chatbot RAG personnalisé et un agent IA pour votre entreprise


À propos de ce service
Traduction automatique
Vous souhaitez transformer les documents, la base de connaissances ou le support client de votre entreprise en un assistant IA intelligent et instantané ?
Je conçois des chatbots Retrieval-Augmented Generation (RAG) personnalisés et des agents IA autonomes en utilisant Python, LangChain, LlamaIndex et des bases de données vectorielles (Pinecone, ChromaDB, FAISS). Contrairement aux bots basés sur des règles génériques, votre assistant IA extraira des réponses précises directement à partir de vos données spécifiques avec des attributions de source claires.
Ce que je peux créer pour vous :
- Chatbots RAG pour documents : Interroger des PDFs, TXT, CSV ou documents internes en temps réel.
- Agents de support client : Automatiser la résolution de FAQ et les workflows d'intégration client.
- Intégration de bases de données et API : Connecter votre bot à des bases SQL externes, CRM ou webhooks.
- Interface web propre : Applications web déployées avec Streamlit, Chainlit ou API personnalisées.
Pourquoi travailler avec moi ?
- Plus de 7 ans d'expérience : Expérience en analyse et apprentissage automatique (ex-American Express, British Airways).
- Code de qualité entreprise : Structure Python propre et modulaire avec documentation complète.
- Exécution sur mesure : Adaptée à votre flux de données et à vos besoins en sécurité.
- Veuillez m’envoyer un message avant de passer commande pour que nous puissions examiner votre format de données et la portée de votre projet !
Découvrez Shray B
I automate your reporting and build AI tools that save you hours
- DeInde
- Membre depuissept. 2026
- Temps de réponse moy.1 heure
Langues
Anglais, Hindi
Traduction automatique
Mon portfolio
FAQ
Traduction automatique
De quoi ai-je besoin pour commencer ?
Vous devrez fournir vos documents sources (PDF, TXT, CSV, DOCX) ou accéder à votre base de connaissances/base de données, ainsi que votre clé API OpenAI (ou fournisseur LLM choisi). Si vous n’avez pas encore configuré vos clés API, je peux vous guider dans le processus.
Mes données propriétaires seront-elles sécurisées et privées ?
Oui, absolument. Vos données sont traitées localement ou via des bases vectorielles d'entreprise utilisant des API officielles (comme OpenAI ou Pinecone). Vos documents propriétaires ne sont jamais utilisés pour entraîner des modèles publics.
Quelle technologie utilisez-vous pour construire le chatbot RAG ?
Selon les exigences de votre projet, je construis généralement avec Python, LangChain / LlamaIndex, APIs OpenAI / Anthropic, et bases de données vectorielles comme Pinecone, ChromaDB ou FAISS. Pour l’interface frontale, je déploie des interfaces propres avec Streamlit ou Chainlit, ou je fournis des API brutes (FastAPI/Flask).
Pouvez-vous connecter le chatbot à ma base de données ou CRM existant ?
Oui ! Avec le niveau Premium, je peux intégrer le workflow RAG directement avec des bases SQL externes, PostgreSQL ou webhooks/CRM pour lire des données en direct et déclencher des workflows spécifiques.
Comment empêchez-vous l'AI de inventer des choses (hallucinations) ?
L’architecture RAG limite le LLM à générer des réponses uniquement en utilisant le contexte extrait de vos documents fournis. Je configure également des prompts système stricts et des seuils de confiance pour que le bot indique explicitement quand une réponse n’est pas présente dans votre documentation.

