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Je vais créer un chatbot rag personnalisé pour vos documents et votre base de connaissances
Eduard K
À propos de ce service
Traduction automatique
Construisez un assistant IA qui répond aux questions en utilisant vos propres documents et votre base de connaissances, plutôt que de se fier uniquement aux connaissances du modèle général.
Je développe des chatbots RAG (Retrieval-Augmented Generation) personnalisés pour la connaissance interne, le support client, la recherche de documents, les FAQ, les manuels, les politiques et les informations d'entreprise.
Selon le package, votre solution peut inclure :
Traitement de PDF, DOCX, texte et base de connaissances
Découpage de documents et embeddings
Recherche sémantique et récupération
Intégration OpenAI / ChatGPT
Workflows RAG basés sur LangChain et FAISS
Optimisation des prompts et de la récupération
Réponses basées sur la source
Intégration API ou site web
Intégration CRM ou base de données pour les projets avancés
Authentification utilisateur et support multilingue
Tests, gestion des erreurs et code source
Mon processus :
- Examen de vos documents et de votre cas d’usage
- Construction du pipeline de récupération et de LLM
- Test de la qualité des réponses et de la précision de la récupération
- Livraison de la solution fonctionnelle et du code source
Veuillez me contacter avant de commander si vous avez une grande collection de documents, des intégrations complexes, des besoins en OCR ou un environnement de déploiement personnalisé.
Découvrez Eduard K
Eduard K
AI LLM Engineer, RAG, Voice AI, Agents, Python Backend
- DeRussie
- Membre depuisaoût 2026
Langues
Ukrainien, Russe, Anglais
I build practical AI/LLM applications for business workflows: RAG assistants, realtime voice agents, AI chatbots, automation systems, LLM evaluation tools, and Python backends.
My stack includes Python, FastAPI, React, PostgreSQL, OpenAI API, ElevenLabs, LangChain, FAISS, and external APIs. I work with knowledge retrieval, STT-LLM-TTS voice pipelines, structured outputs, testing, evaluation, and backend orchestration.
Recent projects include AI voice agents for recruitment, sales, and education, RAG assistants, and prompt testing/evaluation platforms.
Traduction automatique
Mon portfolio
FAQ
Traduction automatique
Quels formats de documents pouvez-vous utiliser pour la base de connaissances RAG ?
Je peux travailler avec PDF, DOCX, TXT, texte structuré et d’autres sources de documents courantes. Si vos fichiers sont des images scannées ou nécessitent OCR, veuillez me contacter avant de commander pour que je puisse vérifier la qualité et la portée des documents.
Le chatbot répondra-t-il uniquement à partir de mes documents ?
Oui. Le workflow RAG peut être configuré pour ancrer les réponses dans votre base de connaissances fournie et éviter les réponses non supportées. La récupération et le comportement des prompts seront testés et ajustés pour votre cas d’usage.
Combien de documents puis-je fournir ?
Cela dépend du nombre, de la taille, du format et de la complexité des documents. De petites collections peuvent entrer dans le package Basic. Veuillez me contacter avant de commander pour de grandes bases de connaissances ou de nombreux fichiers.
Pouvez-vous intégrer l’assistant RAG à mon site web, API, CRM ou base de données ?
Oui. Les intégrations de site web et API sont supportées, et les projets avancés peuvent inclure une intégration CRM ou base de données. Veuillez me contacter avant de commander si votre projet nécessite des systèmes tiers personnalisés.
Vais-je recevoir le code source ?
Oui. Le code source est inclus dans les trois packages. Je fournis également la configuration de base nécessaire pour comprendre et continuer à travailler avec la solution livrée.
Ai-je besoin de ma propre clé API OpenAI ?
Pour un déploiement en production, vous devriez utiliser votre propre compte API et clé afin de garder le contrôle de l’utilisation et de la facturation. Les frais d’utilisation de l’API ne sont pas inclus dans le prix du service.
