Je construirai un agent IA fiable, une intégration LLM ou un système RAG

Je fais passer les fonctionnalités d’IA de la démonstration à la production en TypeScript/Node ou Python : une intégration LLM, un système RAG sur vos documents, ou un agent qui appelle vos outils de manière fiable. Chaque commande comprend des vérifications vous indiquant que ça fonctionne.

Preuves de fonctionnement : j’ai construit une passerelle LLM multi-fournisseurs, compatible avec OpenAI, Anthropic et Gemini, qui tourne en production sur 5 produits. J’ai déployé le RAG sur des données internes en production et, sur une plateforme, j’ai relevé le taux de récupération sur un benchmark fixe de 12 questions passant de 1/12 à 8/12. J’ai géré un pipeline de modèle à poids ouvert pour une plateforme d’étiquetage de données avec plus de 500 000 utilisateurs.

Comment cela fonctionne : chaque commande commence par un cahier des charges écrit et des tests d’acceptation sur lesquels nous nous mettons d’accord. Je développe en fonction de ceux-ci et livre le code, une brève explication et un ensemble d’évaluations avec un contrôle qui doit échouer, afin que vous puissiez relancer le contrôle plutôt que de vous fier à la confiance.

Bonnes correspondances : un chatbot ou un système RAG qui donne de mauvaises réponses, un agent qui doit appeler vos outils de manière fiable, ou une transition vers un modèle moins cher sans perte de qualité. Envoyez-moi par message quelques lignes sur ce que vous construisez avant de passer commande.