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Je vais créer un chatbot Q et R basé sur un document AI utilisant rag
Yuki U
À propos de ce service
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Je vais créer un chatbot RAG capable de répondre aux questions en utilisant vos PDFs, documents, FAQ ou contenu de base de connaissances.
Le système extrait les informations pertinentes de vos documents, les envoie à un modèle d'IA, et retourne des réponses avec des extraits de source pour que les utilisateurs puissent vérifier d'où provient la réponse.
Selon le package, je peux créer une API FastAPI uniquement pour le backend, une simple application web de chatbot, ou une application RAG plus complète avec téléchargement de documents, configuration de la base de données vectorielle, Docker Compose, et documentation d'installation.
Pourquoi me choisir ?
Je suis un ingénieur logiciel spécialisé dans le backend, qui construit des API Python, des prototypes AI/RAG, et des systèmes de recherche de documents avec FastAPI, bases de données vectorielles, Docker, et outils modernes de backend.
Pour les projets RAG, je me concentre sur plus que simplement connecter une API d'IA. Je prête attention au découpage des documents, à la qualité de la récupération, aux extraits de source, à une structure API propre, et à une documentation claire pour la configuration.
Ce à quoi vous pouvez vous attendre :
- Communication claire avant et pendant le projet
- Structure propre du backend FastAPI
- Mise en place du découpage de documents et de la recherche vectorielle
- Interface utilisateur simple et fonctionnelle selon le package
- Code source et documentation d'installation inclus
Découvrez Yuki U
Yuki U
Software Engineer
- DeÉtats-Unis
- Membre depuisfévr. 2018
Langues
Japonais, Anglais
I’m a backend-focused software engineer with experience building APIs, data-heavy backend systems, and product features using Python, Go, TypeScript, React, and SQL. Recently, I’ve been focusing on AI/RAG systems, including a full-stack internal docs assistant built with FastAPI and pgvector. I enjoy building practical, reliable systems that connect technical design with real product value.
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FAQ
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Qu'est-ce qu'un chatbot RAG ?
Un chatbot RAG répond aux questions en utilisant vos propres documents. Il recherche d'abord dans vos documents les informations pertinentes, puis utilise un modèle d'IA pour générer une réponse basée sur ces sources.
Le chatbot peut-il répondre aux questions à partir de PDFs ?
Oui. Je peux créer le chatbot pour qu'il fonctionne avec des PDFs, fichiers texte, fichiers Markdown, FAQ ou autres contenus de documents selon le package et le format du document.
Le chatbot inclura-t-il des citations de sources ?
Oui. Le chatbot peut retourner des extraits ou références de sources provenant des documents pour que les utilisateurs puissent vérifier d'où provient la réponse.
Ai-je besoin d’une clé API OpenAI ?
Dans la plupart des cas, oui. Vous pouvez fournir votre propre clé API OpenAI ou une autre plateforme d'IA supportée. Si vous n'êtes pas sûr, je peux vous guider sur ce qui est nécessaire.
Allez-vous entraîner un modèle d'IA personnalisé ?
Non. Ce service ne comprend pas la formation d’un modèle d’IA personnalisé. Je construis un système RAG qui récupère des informations de vos documents et envoie le contexte pertinent à un modèle d'IA.
Pouvez-vous garantir des réponses à 100 % exactes ?
Aucun chatbot IA ne peut garantir des réponses parfaites. Cependant, je conçois le système pour récupérer le contenu pertinent des documents et inclure des extraits de source pour faciliter leur vérification.
