Je concevrai votre base de connaissances ai rag et le backend de la base de données vectorielle

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Paul S
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À propos de ce service

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Un système RAG est aussi performant que la connaissance qui le soutient. La plupart échouent au niveau de la couche de données : mauvais découpage, absence de filtrage par métadonnées, récupération faible.


Je suis Paul-Ferdinand Steuck : 7 ans de conseil en informatique, MSc en systèmes d'information (1.1), chercheur en doctorat sur l'IA générative et les LLMs.


Je conçois et construis la colonne vertébrale de la connaissance : quelles données existent, comment elles s'articulent, ce qui est réellement adapté, plus filtrage par métadonnées, recherche lexicale + sémantique, reranking et hébergement. Je travaille avec des bases de données vectorielles comme Qdrant et Pinecone, des pipelines ETL en Python/Rust et des méthodes structurées (analyse des besoins, BPMN, UML). Je conseille également sur le vrai compromis : RAG vs. fine-tuning vs. autres approches.


Tous les travaux sont réalisés sous NDA, en toute confidentialité et cryptés.


Veuillez me contacter avant de commander afin que nous puissions définir votre périmètre de données et vos objectifs.

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Paul S

IT Consulting and PhD Candidate

  • DeAllemagne
  • Membre depuisdéc. 2020
  • Temps de réponse moy.1 heure
  • Langues

    Allemand, Anglais, Français
I help companies build chatbots, RAG systems and multi-agent AI that work — by getting the concept right before anyone writes code. 7 years in IT consulting (Germany), MSc Information Systems (1.1), PhD researcher on generative AI, LLMs and conversational agents. Plenty of people can code an LLM app. The hard part is requirements analysis, the right tools and clean data — that's my focus. I use BPMN, UML and a current stack: LangChain/LangGraph, OpenAI Agents SDK, Pydantic AI, Qdrant, Pinecone, Python/Rust ETL, APIs. All projects under NDA. Please reach out before ordering.

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