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Je vais construire une pipeline RAG prête pour la production pour vos documents et votre base de connaissances
Alan S
À propos de ce service
Traduction automatique
Vos documents contiennent des connaissances précieuses. Votre équipe ne peut pas les trouver assez rapidement.
La plupart des implémentations RAG échouent en production parce qu'elles sont conçues pour des démos.
J'adopte une approche diagnostique : stratégie de découpage, modèle d'embedding et
recherche adaptée spécifiquement à vos documents et à votre cas d'utilisation.
CE QUE VOUS OBTENEZ
Pipeline RAG entièrement fonctionnel (basé sur Python)
Configuration du magasin vectoriel (Chroma, Pinecone ou Weaviate)
Découpage et recherche adaptés à la structure de vos documents
Code propre, documenté et facile à maintenir
Document de transfert technique
Soutien pendant 7 jours après la livraison pour les bugs et questions d'intégration
IDÉAL POUR
PDF, documents ou fichiers texte que vous souhaitez interroger en langage naturel
Assistant interne ou chatbot destiné aux clients
Prototype RAG existant qui ne fonctionne pas bien
MOYENNEMENT ADAPTÉ
Pipeline de web scraping en temps réel ou en direct
Application full-stack avec interface frontend
Application web prête à l'emploi ou interface chatbot hébergée
(ce service fournit le code backend, pas un produit déployé)
Avant de commencer, je pose quelques questions pour comprendre vos documents, votre cas d'utilisation,
et vos exigences en matière de performance. La solution adaptée dépend du diagnostic.
Contactez-moi avant de commander si vous n'êtes pas sûr du package qui vous convient.
Découvrez Alan S
Alan S
AI Engineer
- DeMexique
- Membre depuisaoût 2025
Langues
Espagnol, Anglais
I help businesses design and implement RAG pipelines, autonomous agents, and MCP-based architectures that solve real operational problems. My approach is diagnostic first, mapping the actual bottleneck before writing code.
Traduction automatique
Mon portfolio
FAQ
Traduction automatique
Travaillez-vous avec des documents en espagnol ou dans d’autres langues ?
Oui. Je sélectionne des modèles d’embedding adaptés à la langue de vos documents. Les pipelines multilingues sont supportés.
Quel LLM le pipeline utilise-t-il ?
OpenAI (GPT-4 ou 3.5), Anthropic (Claude), Google (Gemini), ou des modèles open-source selon votre préférence et votre budget. Nous alignons cela avant de commencer.
Ai-je besoin de connaissances techniques pour utiliser le système livré ?
Non. Chaque livraison comprend un document de transfert écrit pour des utilisateurs non techniques, ainsi qu’une courte vidéo de présentation sur demande.
Pouvez-vous améliorer un système RAG que j’ai déjà construit ?
Oui. Contactez-moi avec des détails sur votre configuration actuelle et les problèmes rencontrés.
Et si mes documents sont confidentiels ?
Vous pouvez partager un échantillon anonymisé pour le développement. Le système final fonctionne sur votre infrastructure ou avec vos clés API, vos données ne passent jamais par des tiers.
