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Je vais construire un système RAG prêt pour la production pour discuter avec vos documents en utilisant llm
Systèmes NLP, RAG et LLM personnalisés conçus pour la production, pas seulement des démos
La plupart des projets d'IA échouent parce qu'ils ne dépassent jamais la phase de démo. Je réalise des projets qui fonctionnent réellement.
Je conçois des pipelines NLP, des systèmes RAG, des agents ...
À propos de ce service
Vous souhaitez poser des questions directement à vos PDFs, documents ou
données internes et obtenir des réponses précises, sourcées, instantanément ?
Je crée des systèmes RAG prêts pour la production qui connectent vos
documents privés à un puissant LLM afin que votre équipe reçoive des réponses
précises, sans hallucinations, directement issues de VOS données, et non des suppositions génériques de l’IA.
CE QUE JE CONSTRUIS :
Pipeline RAG personnalisé (de bout en bout, entièrement documenté)
Ingestion de documents (PDF, Word, Excel, CSV, Notion, URLs)
Configuration de base de données vectorielle (FAISS, Pinecone, Chroma)
Récupération sémantique + hybride (BM25 + vecteurs denses)
Intégration LLM (GPT-4, Claude, LLaMA, Mistral)
Mémoire conversationnelle & citation des sources
Interface FastAPI / Streamlit + déploiement Docker
PARFAIT POUR :
Entreprises interrogeant des bases de connaissances internes
Équipes juridiques, médicales et financières
Fondateurs SaaS créant des produits de connaissance IA
La plupart des outils RAG sont des démos. Je construis des systèmes qui fonctionnent en
production avec un découpage approprié, un re-rankage, et une réduction des hallucinations dès le départ.
Contactez-moi AVANT de commander pour que je confirme l’architecture adaptée à votre cas d’usage spécifique.
Frameworks:
Scikit-learn
•
Google ML Kit
•
keras
•
PyTorch
•
Panda
Type de données:
Texte
Langage de programmation:
Python
•
SQL
•
Colab
•
NoSQL
•
MLflow
Mon portfolio
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FAQ
Traduction automatique
Quels types de documents le système RAG peut-il gérer ?
Le système peut ingérer des PDFs, documents Word (DOCX), feuilles Excel, CSV, fichiers texte, fichiers Markdown, exportations Notion et URLs web. Pour les packages Standard et Premium, je construis une pipeline d’ingestion multi-format qui gère tous ces types dans un système unifié.
Le système RAG hallucine-t-il ou invente-t-il des réponses ?
C’est précisément ce que le RAG est conçu pour éviter. Contrairement aux LLMs classiques qui génèrent des réponses uniquement à partir des données d’entraînement, mes systèmes RAG récupèrent d’abord des passages réels de vos documents, puis génèrent des réponses ancrées dans ce contenu récupéré.
Ai-je besoin de ma propre clé API OpenAI ou LLM ?
Pour les LLMs en cloud comme GPT-4 ou Claude, oui — vous aurez besoin de votre propre clé API (facturée directement par OpenAI/Anthropic à leurs tarifs standards). Je peux aussi construire le système avec des modèles open-source locaux comme LLaMA ou Mistral, qui ne nécessitent pas de clé API et n’ont aucun coût récurrent.
Combien de documents le système peut-il gérer ?
Le package Standard est optimisé pour jusqu’à 500 documents ou environ 50 Mo de contenu textuel. Le package Premium utilise des bases de données vectorielles évolutives (Pinecone ou Weaviate) capables de gérer des millions de documents et de s’adapter à vos besoins.
Pourrai-je maintenir et mettre à jour le système moi-même ?
Oui — c’est une partie essentielle de chaque livraison. Vous recevez un code Python propre, commenté, un README détaillé, et des instructions étape par étape pour ajouter de nouveaux documents, mettre à jour la base de connaissances, et déployer des mises à jour.
Pouvez-vous intégrer le système RAG à mon site web ou application existante ?
Oui. Chaque livraison Standard et Premium inclut un backend FastAPI avec des endpoints REST, ce qui permet d’intégrer le système RAG dans n’importe quelle application existante — application web, application mobile, bot Slack, outil de support client, ou tableau de bord interne.
