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Je vais construire votre système RAG d'entreprise et votre base de connaissances AI institutionnelle
Ajilo Myde
À propos de ce service
Traduction automatique
Votre AI d'entreprise hallucine. Le problème ne vient pas de vos données, mais de votre architecture RAG.
Les implémentations standard de Vector Database échouent à l’échelle de l’entreprise pour trois raisons : mauvaise stratégie de découpage, logique de récupération faible, et absence de vérification des sources. Le résultat est une AI qui paraît sûre d’elle mais qui est factuellement erronée. Dans un environnement professionnel, c’est un risque.
En tant qu’ingénieur AI, je construis des bases de connaissances institutionnelles avec des systèmes RAG de grounding LLM personnalisés qui citent leurs sources, respectent les contrôles d’accès, et ne divulguent jamais de données restreintes.
Ce que je construis :
- Ingestion multi-source RAG institutionnelle, découpage précis, récupération vérifiée
- Vector Database pgvector, Pinecone, ou Weaviate adapté à vos besoins de souveraineté
- LangChain / LangGraph raisonnement multi-étapes, appel d’outils, orchestration d’agents
- Intégration MCP connexion en direct à vos bases de données, CRM, et systèmes de documents
- Souveraineté des données AI auto-hébergée, vos données ne sont jamais utilisées pour entraîner des modèles publics
Votre AI d'entreprise cite ses sources. Votre équipe juridique valide l’architecture. Vos employés font confiance aux résultats.
Contactez-moi avec vos sources de données et vos exigences de conformité, je réaliserai un audit de votre préparation RAG en 24 heures.
Découvrez Ajilo Myde
Ajilo Myde
Enterprise AI and Systems Architect
- DeNigeria
- Membre depuismai 2026
- Temps de réponse moy.1 heure
Langues
Anglais, Allemand, Français, Espagnol
I implement AI & automation for established companies, not startup MVPs. Internal enterprise system.
Four categories for operations, IT, & executive teams:
→ Corporate RAG: institutional knowledge base, Data Sovereignty AI, LangChain, MCP
→ Legacy Modernization: Microsoft Access, desktop apps, ERP migration to Supabase cloud
→ Internal Automation: n8n Enterprise, approval workflows, ERP sync, compliance trails
→ API Design & Integration: RESTful API architecture, enterprise integration, webhooks
Proprietary data. Compliance requirements. Production-grade. Message me with your current system.
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FAQ
Traduction automatique
Qu’est-ce qui différencie un système RAG institutionnel d’un système standard ?
Le RAG standard récupère les morceaux de texte les plus proches. Le RAG institutionnel vérifie l’autorité des sources, respecte les permissions d’accès au niveau du document, et fournit des réponses citées avec une provenance traçable. La différence est importante lorsque votre AI conseille des décisions, pas seulement pour répondre à des questions.
Comment garantissez-vous que nos données propriétaires ne soient pas utilisées pour entraîner des modèles AI publics ?
Je construis des déploiements auto-hébergés — vos données ne transitent jamais par les pipelines d’entraînement d’OpenAI ou d’Anthropic. Appels API uniquement pour l’inférence, pas pour l’entraînement. Pour une souveraineté maximale, je déploie des modèles open-source sur votre infrastructure, éliminant totalement l’exposition des données à des tiers.
Qu’est-ce que MCP et comment se connecte-t-il à nos systèmes internes ?
MCP (Model Context Protocol) permet à votre AI d’interroger en temps réel vos systèmes internes — bases de données, CRM, référentiels de documents — plutôt que de se baser sur un index statique. L’AI lit les données actuelles plutôt que la capture de la semaine dernière. J’utilise MCP pour relier votre cerveau d’entreprise à vos systèmes de production.
Quelle base de données vectorielle devrions-nous utiliser — pgvector, Pinecone, ou Weaviate ?
pgvector sur Supabase pour les équipes nécessitant une souveraineté totale des données et un contrôle auto-hébergé. Pinecone pour une récupération à grande échelle sans gestion d’infrastructure. Weaviate pour des constructions multi-modales en entreprise. Je choisis en fonction de vos exigences de conformité, volume de requêtes, et préférence de déploiement.
Comment gérez-vous les contrôles d’accès pour les bases de connaissances multi-départements ?
Je mets en place des politiques d’accès au niveau des documents en utilisant la sécurité Row Level de Supabase — chaque document de chaque département n’est accessible qu’aux utilisateurs autorisés. L’AI ne peut pas révéler de contenu restreint à des requêtes non autorisées, peu importe la façon dont la question est formulée.
