Procurez-vous un chatbot IA conversationnel personnalisé de qualité production ou un système multi-agents alimenté par des LLM (OpenAI, Gemini, Claude). J’implémente la génération augmentée par récupération (RAG) en utilisant LangChain et LlamaIndex pour permettre au chatbot de rechercher et de récupérer des informations directement depuis vos bases de connaissances internes (PDFs, Notion, bases de données SQL, points d’arrivée API).

Ce qui est inclus :
- Ingénierie personnalisée des prompts système et conception de flux de conversation
- Intégration du pipeline RAG avec des bases de données vectorielles (Pinecone, Chroma, pgvector)
- API prête au déploiement ou intégration simple de widgets UI
- Sécurité des données à 100 % et filtres de contrôle conversationnel