Je vais construire des pipelines d'ingestion de données pour rag et llms

Arrêtez de donner des données de mauvaise qualité à votre IA.

La plupart des projets LLM et RAG (Retrieval-Augmented Generation) échouent non pas à cause du modèle, mais à cause d'une mauvaise ingestion des données. Si vous voulez que votre IA réponde avec précision, vous avez besoin d'intelligence sémantique et de structures de données propres, pas seulement d'un simple parsing de texte.

Je suis un ingénieur de données et un leader en opérations technologiques spécialisé dans la création de pipelines de données rapides et robustes. Je conçois des solutions sur mesure pour extraire, nettoyer et transformer vos documents complexes (PDF, images, texte brut) en données prêtes pour les vecteurs.

Ma stack technologique & mon avantage :

Contrairement aux solutions standard, j'utilise Python et ma propre infrastructure en Rust pour garantir une vitesse de traitement élevée, une faible consommation de mémoire et une extraction sémantique approfondie.

Ce que je peux faire pour vous :

• Parsing complexe : Extraction de texte, tableaux et contexte à partir de PDFs, documents Word et images difficiles.
• Nettoyage & mise en forme des données : Transformation des données brutes en formats structurés (JSON, JSONL, Markdown) prêts pour les bases de données vectorielles (Pinecone, Milvus) ou pour le fine-tuning.
• Pipeline RAG personnalisé : Architecture de flux de données de bout en bout adaptée à vos documents métier spécifiques.