Je vais concevoir des pipelines de données rag, la tokenisation de texte et la configuration de bases de données vectorielles

Vos modèles d'IA hallucinent-ils ? Je crée des pipelines RAG de niveau production, la tokenisation de texte et une infrastructure de base de données vectorielle pour alimenter vos LLMs avec des données propres et riches en contexte.

️ STACK TECHNIQUE :

Bases de données vectorielles : Pinecone, ChromaDB, Qdrant, Milvus, pgvector

Frameworks : LangChain, LlamaIndex, Python, SQL

LLMs : OpenAI GPT, Llama, Claude, HuggingFace

CE QUE JE FOURNIS :

Tokenisation avancée et découpage : séparation intelligente des documents avec des tailles de morceaux précises et un chevauchement sémantique pour optimiser les fenêtres de contexte.

Pipeline d'ingestion automatisée : scripts ETL de niveau production qui extraient des PDFs bruts, JSON ou API, génèrent des embeddings vectoriels et les mettent à jour automatiquement.

Ingénierie des métadonnées : balisage robuste pour un filtrage de recherche hybride rapide et précis.

Architecture de base de données : mise en place d’un stockage cloud sécurisé, staging et magasins vectoriels, depuis zéro.

Pourquoi me choisir ?

Je construis une infrastructure backend de données évolutive, propre et avec gestion des erreurs, qui maintient vos bases de données synchronisées.

Veuillez m’envoyer un message avec les détails de votre projet avant de passer commande !