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Je vais créer un chatbot rag personnalisé avec langchain
Md Sajedul
À propos de ce service
Traduction automatique
Vous avez besoin d’un chatbot IA fiable capable de comprendre et de répondre aux questions à partir de vos documents ou données professionnelles ?
Je vais créer un chatbot Retrieval-Augmented Generation (RAG) personnalisé adapté à vos données en utilisant Python, LangChain, la recherche vectorielle et les LLMs.
Ce que je peux réaliser
Traitement de PDF, TXT, JSON et documents structurés
Questions-réponses contextuelles sur les documents
Recherche sémantique par vecteurs
Recherche hybride utilisant Vector Search + BM25
Reranking pour améliorer la qualité de la recherche
Génération de réponses alimentée par LLM
Réponses basées sur la source de vos données
Backend FastAPI et intégration API
Pipeline RAG personnalisable selon vos besoins
Pipeline RAG
Votre document Traitement Découpage Embeddings Recherche Reranking Réponse basée sur LLM
Je me concentre sur la création de systèmes RAG pratiques qui récupèrent des informations pertinentes de vos données avant de générer des réponses, aidant à réduire les réponses non pertinentes ou non supportées.
Que vous ayez besoin d’un système de questions-réponses sur des documents, d’un chatbot de connaissance interne ou d’un assistant IA personnalisé, je peux élaborer une solution adaptée à vos exigences.
Veuillez me contacter avant de commander afin que je puisse examiner vos données, vos besoins et la portée de votre projet.
Découvrez Md Sajedul
Md Sajedul
AI Developer for RAG OCR and AI Chatbots
- DeBangladesh
- Membre depuisnov. 2022
- Temps de réponse moy.1 heure
- Dernière commande3 années
Langues
Anglais
Hi, I'm Sajedul, an AI Developer specializing in Generative AI, OCR, Retrieval-Augmented Generation (RAG), AI Chatbots, Python Automation, and API Integration. I build intelligent AI solutions that automate workflows, process documents, and create AI-powered applications. My expertise includes LangChain, LangGraph, FastAPI, OpenAI, Claude, Gemini, Llama, Mistral, Hugging Face, FAISS, Vector Databases, and REST APIs. I deliver clean, scalable, production-ready solutions with clear communication and on-time delivery
Traduction automatique
FAQ
Traduction automatique
Quels types de données pouvez-vous utiliser pour le chatbot RAG ?
Je peux travailler avec PDF, TXT, JSON et d’autres données textuelles ou structurées, en fonction des exigences du projet.
Le chatbot peut-il répondre aux questions à partir de mes propres documents ?
Oui. Le chatbot RAG récupère les informations pertinentes à partir de vos documents ou base de connaissances avant de générer une réponse.
Pouvez-vous créer un chatbot RAG personnalisé pour mon entreprise ?
Oui. Je peux personnaliser le pipeline RAG, la méthode de recherche, l’intégration LLM, les prompts et l’API selon vos besoins.
Supportez-vous la recherche hybride ?
Oui. Les solutions RAG avancées peuvent utiliser une recherche hybride combinant recherche sémantique par vecteurs et BM25, avec reranking pour améliorer la pertinence des résultats.
Pouvez-vous intégrer le chatbot avec une API ?
Oui. Je peux créer un backend FastAPI et des points d’accès API pour votre application RAG.
Vais-je recevoir le code source ?
Oui. Le code source est inclus selon le package sélectionné.
Pouvez-vous travailler avec de grandes collections de documents ?
Oui. Le pipeline RAG peut être conçu pour gérer des collections de documents plus volumineuses avec un découpage, des embeddings, une recherche et un indexage appropriés.
De quoi avez-vous besoin de moi avant de commencer ?
Veuillez fournir vos documents ou données, la fonctionnalité souhaitée pour le chatbot, des questions d’exemple, l’LLM/API préféré si disponible, et toute exigence technique spécifique.
Dois-je vous contacter avant de passer une commande ?
Oui. Veuillez me contacter avant de commander afin que je puisse examiner vos besoins et confirmer le package et la portée appropriés.
