About this service
Le RAG (Retrieval-Augmented Generation) vous permet de connecter un LLM à vos propres données — ainsi, au lieu d'obtenir des réponses génériques, les utilisateurs reçoivent des réponses extraites directement de vos documents, manuels, bases de données ou bases de connaissances.
J'ai développé cela pour un Career Bot qui ingère des CV, les indexe dans ChromaDB, et répond à des questions spécifiques tout en générant automatiquement des lettres de motivation personnalisées.
CE QUE JE FOURNIS :
✔ Pipeline d'ingestion de documents (PDF, TXT, DOCX, HTML)
✔ Embedding et stockage vectoriel avec ChromaDB ou FAISS
✔ Chaîne RAG LangChain connectée à OpenAI ou Gemini
✔ Point de terminaison FastAPI pour chat avec références aux sources dans les réponses
✔ Code propre, réutilisable et bien documenté
✔ Guide d'installation pour que votre équipe puisse l'exécuter et l'étendre
CE DONT J'AI BESOIN DE VOTRE PART :
— Vos documents ou source de données
— LLM préféré (OpenAI ou Gemini — vous fournissez la clé API)
— Description des questions que les utilisateurs doivent pouvoir poser
NON INCLUS :
— Coûts des API LLM
— Ajustement fin du modèle
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