Je vais créer un chatbot IA utilisant rag, langchain et OpenAI groq

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yadavnitesh86
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Yadav Nitesh
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À propos de ce service

Traduction automatique

Construisez un chatbot IA personnalisé pour votre site web en utilisant RAG

Vous cherchez un chatbot IA capable de répondre aux questions de votre site avec des réponses précises et adaptées au contexte ?

Je vais développer un chatbot Retrieval-Augmented Generation (RAG) personnalisé qui transforme votre site en une base de connaissances intelligente. Le chatbot extrait le contenu de votre site, crée des embeddings vectoriels et utilise un Large Language Model (LLM) pour fournir des réponses fiables avec des citations de sources.

Ce que vous obtiendrez

  • Chatbot IA alimenté par RAG
  • Extraction du contenu de l'URL de votre site
  • Recherche sémantique intelligente
  • Réponses précises et adaptées au contexte
  • Citations de sources pour chaque réponse
  • Intégration de base de données vectorielle
  • Code source propre et bien structuré
  • Commentaires dans le code pour une compréhension facile
  • Guide de déploiement de base

Pile technologique

  • Python
  • LangChain
  • LangGraph
  • FastAPI
  • ChromaDB / Base de données vectorielle
  • Embeddings Hugging Face
  • OpenAI, Groq ou Gemini
  • Docker (optionnel)

Pourquoi me choisir ?

  • Pratiques modernes de développement IA
  • Code propre et facile à maintenir
  • Communication rapide
  • Livraison à temps
  • Accent sur la qualité et la satisfaction du client

Avant de commander

Veuillez me contacter avant de passer commande pour que nous puissions discuter de vos besoins et trouver la meilleure solution pour votre projet.

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Yadav Nitesh

Data scientist

  • DeInde
  • Membre depuismars 2026
  • Langues

    Anglais
I am a Computer Engineering student at Shreyarth University with a strong interest in Artificial Intelligence and Machine Learning. I am currently building a solid foundation in data analysis, machine learning algorithms, and deep learning. I enjoy working on practical projects that involve data preprocessing, model development, and performance evaluation using Python and modern machine learning libraries.

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