Je vais construire un chatbot RAG prêt pour la production
Ingénieur en IA et ML, LangChain, RAG, FastAPI, LangGraph
À propos de ce service
Vous cherchez un chatbot qui connaît réellement vos données ? Ce service fournit une pipeline complète de Retrieval-Augmented Generation (RAG), pas une simple enveloppe autour de ChatGPT, mais un vrai système avec ingestion de documents, recherche vectorielle et une API propre que votre frontend peut appeler.
Ce que vous obtenez :
Ingestion de documents à partir de PDF, TXT ou URL
Stockage vectoriel avec ChromaDB ou FAISS (selon votre choix)
Chaîne LangChain RetrievalQA avec mémoire
Backend FastAPI avec des endpoints REST propres
Dockerisé et prêt à déployer (Render, Railway, AWS)
Interface utilisateur incluse (Standard & Premium)
Répertoire GitHub propre avec README, modèle .env et structure de dossier
J’utilise des pratiques de niveau production : journalisation structurée, paramètres Pydantic, hints de type et dépendances fixées. Ce ne sera pas un code spaghetti que vous aurez peur de toucher.
Frameworks:
Scikit-learn
•
keras
•
Panda
Type de données:
Texte
Langage de programmation:
Python
•
SQL
Outils:
Jupyter Notebook
•
Excel
•
Colab
APIs:
OpenAI
FAQ
Traduction automatique
Quels fournisseurs de LLM supportez-vous ?
Je travaille avec OpenAI, Google Gemini, Groq (Llama) et Anthropic Claude. Si vous avez une clé API pour l’un de ces fournisseurs, je peux l’intégrer. Je vous recommanderai la meilleure option selon votre cas d’usage et votre budget.
Pouvez-vous déployer cela sur mon serveur ou compte cloud existant ?
Oui — pour le package Premium, je gère le déploiement sur Render, Railway, AWS EC2 ou tout VPS Linux. J’aurai besoin d’un accès temporaire, que vous pourrez révoquer après livraison.
Quels types de documents le chatbot peut-il gérer ?
PDF, fichiers texte simple, documents Word (.docx), URLs web et fichiers CSV. Vous avez besoin d’autre chose ? Demandez avant de commander.

