Je vais concevoir des agents IA, des agents vocaux IA, des solutions SaaS IA, des automatisations IA

Python et FastAPI côté backend, LangChain/LlamaIndex pour l'orchestration, OpenAI, Claude et Llama 3 pour les modèles, et des magasins vectoriels comme Pinecone, Qdrant ou pgvector. React/Next.js lorsque le projet nécessite une interface utilisateur. Tout est livré dans des conteneurs Docker sur AWS.

Oui, c'est l'objectif de l'agentic RAG. Envoyez-moi vos documents, base de données ou base de connaissances, et l'assistant répondra à partir de votre contenu plutôt que des connaissances génériques du modèle, avec des citations de sources pour que vous puissiez vérifier chaque réponse.

Une brève description du cas d'utilisation, tout exemple de données ou documents, et l'accès API pour les systèmes que vous souhaitez connecter. Si vous n'êtes pas sûr du périmètre, contactez-moi d'abord et je le définirai avant que vous passiez commande.

Oui. Je connecte régulièrement des systèmes d'IA à des backends existants, CRM, fournisseurs de paiement et API tiers, y compris l'appel de fonctions pour que l'IA puisse déclencher de véritables actions plutôt que de simplement répondre à des questions.

Vous possédez tout le code et la propriété intellectuelle à la livraison. Les systèmes sont conçus avec une architecture propre, une gestion des erreurs et une surveillance pour qu'ils résistent à un trafic de production réel plutôt qu'à une simple démonstration.

Oui, chaque livraison comprend une documentation et une présentation de transfert, ainsi qu'une période de support de deux semaines pour les corrections et petites modifications. La maintenance continue et le développement de nouvelles fonctionnalités peuvent être organisés séparément.