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Je construirai une base de données vectorielle personnalisée et un moteur rag local
Maxim
À propos de ce service
Traduction automatique
Vous payez peut-être des frais mensuels élevés pour des bases de données vectorielles cloud comme Pinecone, tout en mettant en péril la confidentialité de vos données ?
J’architecte des moteurs de recherche vectoriels personnalisés ultra-rapides et des pipelines RAG entièrement isolés pour des environnements sur site.
Ce que je fournis :
Moteurs vectoriels intégrés : cœur C99 haute performance intégré avec le mode WAL de SQLite.
Latence sub-millisecondes : recherche de similarité optimisée avec des temps de requête inférieurs à ms sans surcharge de cluster.
100 % souveraineté des données : zéro fuite vers le cloud. Les embeddings, documents et poids restent strictement sur votre matériel local.
Récupération hybride : similarité vectorielle associée à la recherche en texte intégral BM25/FTS5 pour un rappel et une précision élevés.
Intégration transparente : API Python claires et microservices prêts pour la production.
Pile technologique :
C99, SQLite (mode WAL, extensions vectorielles personnalisées), Python, LLMs locaux (Llama, DeepSeek), Linux.
Que vous ayez besoin d’un audit PoC, d’une intégration de moteur personnalisée ou d’un RAG air-gapped de bout en bout, je conçois des systèmes axés sur la vitesse brute et la sécurité des données.
Veuillez me contacter avant de passer commande pour discuter de l’étendue technique et des exigences matérielles.
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Maxim
AI Systems Architect and High Performance SQLite Optimizer
- DeUkraine
- Membre depuisfévr. 2026
Langues
Russe, Anglais
Systems Architect and AI Engineer specializing in low-latency, air-gapped data pipelines and custom vector search engines.
I help companies eliminate high cloud costs (Pinecone, Qdrant Cloud) and meet strict GDPR/HIPAA standards with high-performance embedded infrastructure.
What I deliver:
- In-process vector engines with SQLite WAL mode
- Sub-millisecond query paths (0.42 ms p50)
- Air-gapped, privacy-first local RAG systems
- Autonomous AI agent architectures with persistent memory
Fast delivery, clean code, zero cloud lock-in. Let us optimize your AI!
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FAQ
Traduction automatique
Pourquoi utiliser SQLite + C plutôt que des bases vectorielles cloud ?
Cela élimine les coûts SaaS récurrents, assure une souveraineté des données à 100 % sans fuites externes et fournit une latence de requête inférieure à la milliseconde directement sur le matériel local sans surcharge de cluster distribué.
Ce système peut-il fonctionner entièrement hors ligne ?
Oui. Toute l’architecture s’exécute dans des environnements 100 % isolés et souverains en utilisant des embeddings locaux et des LLM locaux (comme Llama ou DeepSeek) sans connexion Internet.
De quoi avez-vous besoin de ma part pour commencer ?
Votre cas d’utilisation cible, les dimensions vectorielles, le volume de données, les spécifications matérielles et les objectifs de latence. Un ensemble de données de référence ou des schémas d’exemple peuvent aussi être utiles.
Quelle latence et quel débit pouvez-vous attendre ?
Avec des routines C99 optimisées et SQLite WAL, les latences typiques de recherche de similarité restent en dessous de 1 ms par requête sur un matériel CPU standard sans accélération GPU.
Signaturez-vous un NDA et qui possède la propriété intellectuelle ?
Oui, je signe strictement des NDA mutuels avant d’examiner du code ou des données sensibles. 100 % du code source développé et de la propriété intellectuelle appartiennent entièrement à vous lors de la livraison.
