Je vais construire un système RAG alimenté par l'IA avec recherche sémantique

Vous souhaitez que votre application comprenne et récupère des informations de manière intelligente plutôt que de se baser uniquement sur une recherche par mots-clés ? Je crée des systèmes Retrieval-Augmented Generation (RAG) qui combinent les modèles GPT avec une recherche vectorielle, la même approche que j'ai utilisée pour développer une plateforme de mise en relation de compétences alimentée par l'IA, où les profils utilisateur et les exigences des projets sont appariés sémantiquement à l'aide d'embeddings et de la similarité cosinus.

Ce que je propose :

• Document de conception du pipeline RAG, ingestion de données, découpage, génération d'embeddings et récupération
• Intégration de bases de données vectorielles (PGVector) pour une recherche sémantique rapide et précise
• Extraction et compréhension alimentées par GPT pour transformer un texte non structuré en sortie structurée et exploitable (j'ai déjà déployé cela pour le traitement de documents réels)
• APIs REST pour que votre système RAG s'intègre parfaitement à votre application existante
• Une justification claire des choix de modèles/embeddings pour que le système reste rentable et précis, et pas simplement « assemblé »

Que vous ayez besoin d'un système de questions-réponses sur des documents, d'un moteur de recommandation ou d'une recherche sémantique sur vos propres données, je définirai précisément le périmètre du pipeline avant de commencer.

Contactez-moi avec votre cas d'usage et je vous confirmerai la meilleure approche.