Je vais construire un pipeline B2B RAG sécurisé et une base de données vectorielle

Êtes-vous prêt à transformer vos données propriétaires en une base de connaissances sécurisée et intelligente avec laquelle vos utilisateurs peuvent réellement interagir ?

Je vais concevoir un backend Retrieval-Augmented Generation (RAG) de niveau production, conçu pour la rapidité et la sécurité. Je me spécialise dans la création de systèmes d'IA "privés" permettant aux entreprises de consulter leurs documents internes sans exposer de données sensibles au public.

Ce qui est inclus :

• Analyse avancée de PDF et de documents
• Configuration de base de données vectorielle (ChromaDB, Pinecone ou Weaviate)
• Recherche sémantique et filtrage par métadonnées
• Backend FastAPI avec sorties JSON structurées
• Isolation sécurisée des données pour les applications multi-tenant

Pourquoi choisir ce package :

• Priorité à l'ingénierie : Pas d'interfaces low-code, juste du Python propre et LangChain.
• Prêt pour la production : Je fournis un code prêt à être conteneurisé et déployé.
• Sécurité des données : Axé sur les embeddings locaux et les architectures VPC privées.
• Conception évolutive : Conçu pour gérer des milliers de documents avec une récupération haute performance.

Exigences :

• Données ou documents d'exemple (PDF, CSV, etc.)
• Clés API du modèle AI préféré (OpenAI, Gemini ou Anthropic)

Contactez-moi avant de passer commande pour discuter de la structure de vos données et de vos besoins techniques !