Je vais créer un système rag personnalisé avec un agent AI Langchain, affiner le LLM

Un système RAG combine un modèle de langage avec une base de connaissances externe, ce qui lui permet de générer des réponses très précises et adaptées au contexte. Contrairement aux LLMs autonomes, le RAG réduit les hallucinations et améliore la fiabilité des faits.

Oui ! Je me spécialise dans le développement de pipelines RAG sur mesure adaptés à vos documents, bases de données et API. Cela garantit que l'IA récupère et génère des réponses spécifiques à votre connaissance d'entreprise, augmentant la précision et la pertinence.

Le fine-tuning rend les modèles spécialisés mais rigides. Le RAG, en revanche, extrait dynamiquement des informations fraîches de votre base de connaissances sans nécessiter de retrain, ce qui le rend plus flexible, économique et évolutif pour des cas d'utilisation réels.

Vous pouvez intégrer des PDFs, des fichiers Word, des feuilles de calcul, des bases de données, des API ou du contenu de site web dans votre pipeline RAG. Je vous aiderai à structurer et à intégrer vos données pour une performance de récupération optimale.

Je fournis une évaluation des performances avec des rapports détaillés incluant des métriques de précision, la qualité de la récupération et l'analyse des résultats du modèle. J'ajuste également les prompts, les embeddings et les stratégies de récupération pour une efficacité maximale.