Un assistant de service client open-source avec évaluation RAG intégrée et widget de chat npm.
Créez, personnalisez et évaluez votre propre assistant de service client prêt pour la production.
Simba est un assistant de service client open-source conçu pour les équipes qui ont besoin d'un contrôle total sur leur pipeline RAG et leurs métriques d'évaluation. Il convient aux développeurs et aux équipes de support qui souhaitent éviter les fournisseurs d'IA boîte noire et mesurer directement la précision de récupération.
Il combine un backend FastAPI, l'ingestion dans une base de données vectorielle via Celery et un tableau de bord moderne avec un widget de chat npm prêt à l'emploi. Le framework d'évaluation intégré suit la précision de la récupération, la fidélité de la génération et la latence.
Il convient aux équipes d'ingénierie qui créent des agents de support IA personnalisés et souhaitent changer librement de modèles d'embedding et de bases de données vectorielles. Il ne convient pas aux équipes recherchant un produit SaaS hébergé sans configuration et sans gestion technique.
Suit la précision de la récupération, la qualité de génération et la latence dès la sortie de la boîte.
Ajoutez un widget de chat de service client à votre site web avec une simple installation npm.
Remplacez les modèles d'embedding, les LLM, les bases de données vectorielles, les stratégies de découpage et les ré-agenceurs (rerankers).
Gérez les documents, surveillez les conversations et analysez les performances depuis une interface claire.
Simba est gratuit et open-source sous sa licence. Le seul coût est de l'héberger vous-même et de payer les fournisseurs d'API LLM et d'embedding sous-jacents.
880 missions ouvertes à distance en entraînement d’IA, mises à jour le 15 novembre 2026 ; la plupart paient $20–$175 de l’heure. 8 d’entre elles demandent des francophones. Zekai les liste gratuitement ; la candidature se fait sur la plateforme de l’employeur.
Ces outils IA évalués font le même travail instantanément — depuis notre annuaire noté.
Simba prend en charge OpenAI, Anthropic et les modèles locaux pour les LLM, ainsi que Qdrant, FAISS ou Chroma pour les bases de données vectorielles.
Vous pouvez installer le package simba-chat-widget via npm et intégrer le composant React directement dans votre application.
Oui, il inclut des métriques d'évaluation intégrées couvrant la précision de la récupération, le rappel, les scores de pertinence et la fidélité de la génération.
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