Je vais créer un chatbot RAG qui répond à partir de vos documents et affiche la source

Vos réponses se trouvent déjà dans vos documents: politiques de retour, manuels de produits, listes de prix, contrats, articles de centre d'aide. Je construis un chatbot qui recherche d'abord ces fichiers et ne répond qu'à partir de ce qu'il trouve, citant le fichier et la page ou la section derrière chaque réponse. Lorsque les documents ne couvrent pas une question, il le dit au lieu de deviner.

Starter indexe jusqu'à 50 fichiers (PDF texte, Word, texte brut ou pages web publiques) derrière un simple chat web, avec un guide pour l'exécuter sur votre propre hôte. Standard prend jusqu'à 300 fichiers, ajoute un widget de chat pour votre site ou un bot Telegram et l'historique des conversations, et je le configure sur votre serveur. Advanced s'intègre à votre propre application Postgres ou Supabase avec des identifiants utilisateur et des règles d'accès, de sorte que chaque utilisateur ne voit que les documents qu'il est autorisé à voir, ou s'exécute sur votre serveur avec un modèle local, de sorte que vos fichiers ne sont jamais envoyés à un fournisseur d'IA.

Chaque package se termine par un test sur jusqu'à 20 de vos questions. Vous obtenez un tableau avec chaque réponse, la source utilisée et si elle était correcte; je fais ensuite une série de corrections et exécute à nouveau les questions. Le code source est à vous, et le bot fonctionne avec votre propre clé OpenAI, Claude ou Gemini, de sorte que vous voyez chaque requête sur la facture de votre fournisseur et ne me payez aucun frais mensuel.

L'index de recherche est construit par un petit modèle qui s'exécute avec le bot et est conservé dans PostgreSQL avec pgvector, de sorte que vos fichiers ne sont pas envoyés au fournisseur d'IA, et une application Postgres ou Supabase n'a pas besoin de service vectoriel séparé. Travaux récents: la couche de recherche vectorielle d'un backend Supabase de production pour un bureau de trading électoral, avec une recherche de similarité filtrée et des règles d'accès réservées aux équipes, plus des résumés LLM horaires qui sont vérifiés avant d'être stockés.

Pendant 14 jours après la livraison, je corrige gratuitement tout ce qui ne fonctionne pas comme convenu.

Pas d'appels. Le périmètre est convenu par écrit avant que je ne commence, et vous recevez une mise à jour écrite à la fin de chaque jour ouvrable.

Étapes pour la réalisation de votre projet
1. Questions et documents - Vous envoyez les fichiers et les questions que les gens posent réellement. Je confirme par écrit ce à quoi le chatbot répondra, où il sera hébergé et sur quel fournisseur il fonctionnera.
2. Index et recherche - Je divise les documents en passages, les indexe avec un petit modèle d'intégration qui s'exécute avec le bot, et les stocke dans PostgreSQL avec pgvector, en conservant le fichier et la page ou la section de chaque passage.
3. Réponses avec sources - Le chatbot ne répond qu'à partir des passages qu'il récupère et dit clairement quand les documents ne couvrent pas une question.
4. Test sur vos questions - Jusqu'à 20 de vos questions sont passées au crible, et vous obtenez le tableau des réponses, des sources et des résultats, puis une série de corrections.
5. Remise - Code source, un court guide pour le faire fonctionner et, pour Standard ou Advanced, le widget, le bot Telegram ou l'intégration d'application, configuré sur votre serveur et vérifié.