Je vais construire des pipelines RAG et intégrer des LLM dans votre système


À propos de ce service
Traduction automatique
Nous construisons des pipelines RAG de qualité production qui relient vos données privées aux grands modèles de langage, transformant documents, bases de connaissances et données internes en systèmes intelligents et consultables.
Ce n’est pas un simple wrapper pour ChatGPT. Chaque pipeline est conçu de zéro avec un découpage approprié, des stratégies d’intégration, une logique de récupération et une orchestration des LLM adaptées pour la précision et l’échelle.
Résultats de projets récents :
- Ignite Ventures utilise une couche alimentée par RAG qui apprend de chaque décision d’investissement dans 326 startups financées, améliorant continuellement la précision de l’évaluation.
- MOHR Partners a remplacé l’extraction manuelle de documents par un pipeline automatisé fournissant des données propres et structurées pour l’ensemble de leur portefeuille à la demande.
Ce que vous obtenez :
- Architecture de pipeline RAG utilisant LangChain, LlamaIndex, Pinecone et Weaviate
- Recherche intelligente de documents et bases de connaissances IA
- Applications sensibles au contexte connectées à vos données privées
- Fine-tuning des LLM sur des données spécifiques au domaine pour une performance précise
- Intégration complète via API avec votre infrastructure existante
Conçu pour les équipes qui ont besoin de systèmes IA durables, pas de démos qui échouent en production.
Contactez-moi avec votre cas d’usage. Je réponds en quelques heures.
Découvrez Asad A
AI Systems Engineer, Automation and RAG Pipelines
- DeRoyaume-Uni
- Membre depuismars 2026
- Temps de réponse moy.6 heures
Langues
Anglais
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FAQ
Traduction automatique
Qu’est-ce qu’un pipeline RAG et comment peut-il aider mon entreprise ?
RAG relie vos documents de données privées, bases de connaissances et dossiers internes à un LLM comme GPT ou Claude. Au lieu de réponses génériques d’IA, vous obtenez des réponses précises basées sur vos propres données. Idéal pour la recherche de documents et les systèmes de connaissance interne.
Avec quels LLMs et bases de données vectorielles travaillez-vous ?
OpenAI GPT-4, Anthropic Claude, LLaMA et Mistral. Pour le stockage vectoriel, j’utilise Pinecone et Weaviate. Les pipelines sont construits avec LangChain, LlamaIndex et LangGraph. Je recommande la meilleure stack en fonction du volume de vos données et de vos besoins en précision.
Pouvez-vous construire un système RAG avec mes documents privés ?
Oui, c’est ma spécialité. Je crée des pipelines qui ingèrent des PDFs, documents, feuilles de calcul et bases de données, puis les découpent, les intègrent et les indexent pour une récupération intelligente. Vos données restent privées et ne sont jamais utilisées pour entraîner des modèles externes.
En quoi cela diffère-t-il simplement d’utiliser ChatGPT ?
ChatGPT n’a pas accès à vos données et fournit des réponses génériques. Un pipeline RAG relie un LLM à vos documents et votre base de connaissances pour que chaque réponse soit précise et spécifique à votre entreprise, pas superficielle.
Offrez-vous une assistance après la livraison ?
Le pack premium inclut 30 jours de support après livraison. Chaque projet est livré avec une documentation complète et un guide de transfert pour que votre équipe puisse maintenir le système de manière autonome. Un support étendu est disponible sur demande.
