Je vais créer un chatbot IA personnalisé avec rag, langchain et base de données vectorielle


À propos de ce service
Traduction automatique
Vous cherchez un chatbot IA prêt pour la production qui répond réellement à partir de VOS données et non de suppositions génériques d’IA ? Je crée des chatbots RAG personnalisés utilisant LangChain, LangGraph et des bases de données vectorielles (pgvector, Pinecone, Qdrant).
CE QUE VOUS OBTENEZ : pipeline RAG ( ingestion de documents, découpage intelligent, embeddings, retrieval hybride, reranking, réponses citables) ; vos sources de données (PDF, documents, sites web, FAQ, bases de données) ; backend de production (FastAPI, workers en arrière-plan, Redis pour stocker les réponses en moins d’une seconde) ; garde-fous (réduction des hallucinations, isolation des données multi-tenant avec JWT) ; widget de chat propre et embarquable pour votre site.
POURQUOI MOI : je suis ingénieur en IA appliquée avec plus de 3 ans d’expérience dans la construction de systèmes LLM, RAG et IA agentique en production (Python, LangChain/LangGraph, FastAPI).
FORFAITS : Basic (90 $) : chatbot RAG sur jusqu’à 50 documents, une source de données, livraison en 7 jours. Standard (200 $) : jusqu’à 500 documents, sources multiples, widget pour site web, livraison en 14 jours. Premium (400 $) : RAG à échelle illimitée, réglage personnalisé de la récupération, tableau de bord analytique, support prioritaire, livraison en 21 jours.
Contactez-moi avant de commander pour que je confirme le meilleur forfait pour votre cas d’usage.
Découvrez Nisar Ahmad
Applied AI Engineer, LLM Apps, RAG Pipelines and AI Chatbots
- DePakistan
- Membre depuisnov. 2026
- Temps de réponse moy.1 heure
Langues
Ourdou, Anglais
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FAQ
Traduction automatique
Avec quels LLM travaillez-vous ?
OpenAI, Anthropic, Gemini — votre choix.
Ai-je besoin de connaissances techniques ?
Non, je livre un chatbot fonctionnel avec des instructions d’installation simples.
Peut-il parler urdu ou d’autres langues ?
Oui, un support multilingue est disponible.
Qu'est-ce que RAG et pourquoi mon chatbot en a-t-il besoin ?
RAG (génération augmentée par récupération) permet au chatbot de répondre à partir de VOS documents plutôt que de deviner — moins d’hallucinations et toujours à jour avec vos données.
Quels documents le chatbot peut-il apprendre ?
PDF, documents Word, sites web, FAQs, bases de données — pratiquement toute source de texte.
Déployez-vous le chatbot sur mon serveur ?
Oui, je peux déployer sur votre serveur ou sur le cloud (Docker/AWS/GCP), ou vous remettre le code source complet.
