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Je développerai des chatbots intelligents utilisant llms, rag, et vos données personnalisées
Subham
À propos de ce service
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Je vais créer un chatbot AI personnalisé en utilisant Retrieval-Augmented Generation (RAG) et des Large Language Models (LLMs) comme Gemini ou Groq. Le chatbot comprendra et répondra aux questions des utilisateurs en se basant sur vos documents ou données, en utilisant des techniques telles que l’analyse de documents, les embeddings vectoriels et la génération de réponses intelligentes. J’utilise Python, Django et PostgreSQL pour le développement backend, avec des options de déploiement via Azure. Que vous ayez besoin d’un bot simple basé sur des documents ou d’une solution GenAI entièrement évolutive, je propose une intégration complète du code source au déploiement cloud. Idéal pour l’automatisation des entreprises, les bots de support, l’accès aux connaissances internes ou les assistants IA adaptés à votre flux de travail. Vous recevrez un code propre, prêt pour la production, une interface conviviale et un support après livraison. Je propose également l’ajustement de prompts, la recherche multi-documents, des panneaux d’administration et des analyses de chatbot en options supplémentaires. Donnons vie à votre idée de chatbot IA de manière précise, sécurisée et évolutive.
Découvrez Subham
Subham
- DeInde
- Membre depuisaoût 2025
Langues
Hindi, Oriya, Anglais
GenAI executive with hands-on experience in building RAG chatbots and working with large language models. Skilled in using APIs like Gemini and Groq to develop smart, context-aware systems. Proficient in document parsing, embedding creation, and AI-driven response generation. Strong backend skills with Django and PostgreSQL. Experienced in deploying scalable apps on Azure and managing workflows using Docker, Kubernetes, Jenkins, and Argo CD. Also skilled in Python, Java, JavaScript, and ReactJS. Open to freelance AI and analytics projects.
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FAQ
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Quel type de chatbot allez-vous créer ?
Je crée des chatbots Retrieval-Augmented Generation (RAG) personnalisés utilisant llms. Ces bots peuvent répondre aux questions en se basant sur vos documents, fichiers ou données internes en utilisant des réponses intelligentes et contextuelles.
De quoi ai-je besoin pour commencer ?
Vous devrez partager les documents ou données que vous souhaitez que le chatbot comprenne (PDF, fichiers texte, etc.), ainsi que tout cas d’usage ou questions spécifiques que vous attendez des utilisateurs.
Pouvez-vous déployer le chatbot sur mon cloud ou mon site web ?
Oui ! Je peux le déployer dans votre environnement préféré, y compris Azure, Docker, ou même l’intégrer à votre site web ou outils internes. Faites-moi part de vos besoins.
Supportez-vous l’intégration avec Gemini, Groq ou OpenAI ?
Oui, je peux intégrer votre chatbot avec Gemini, Groq ou d’autres API llms selon votre préférence ou budget. Je peux également vous aider avec la gestion des clés API et la configuration de l’environnement.
Le chatbot peut-il gérer plusieurs documents ?
Absolument. Pour les packages Standard et Premium, je supporte l’ingestion multi-documents et la recherche sémantique sur de grands ensembles de données.
Qu'est-ce que la récupération augmentée par génération (RAG) ?
RAG combine la récupération de documents avec la génération de langage. Il permet au chatbot d’extraire des informations pertinentes de vos données (PDF, docs, etc.) et de générer des réponses précises en langage naturel en utilisant un llm.
Proposez-vous la conception d’interface utilisateur pour chatbot ou uniquement la logique backend ?
Je propose les deux. Si vous avez besoin d’une interface pour chatbot (web), je peux la créer avec React.js ou une interface simple. Sinon, je peux fournir des endpoints API backend prêts à être connectés à votre propre UI.
Mes données sont-elles sécurisées ?
Absolument. Vos fichiers et contenus restent confidentiels. Je ne réutilise jamais les données des clients et je peux suivre des mesures de sécurité supplémentaires ou signer des NDA si nécessaire.
