Je vais construire un système RAG de production avec langgraph et Google Vertex AI

Je vais créer un système RAG orienté production en utilisant LangGraph et Google Vertex AI.

Au lieu de simplement connecter un LLM à une base de données vectorielle, je me concentre sur la construction d’un pipeline de récupération fiable qui peut être évalué, optimisé et déployé.

Selon votre projet, je peux mettre en œuvre :

Flux de travail RAG avec LangGraph

Ingestion et prétraitement de documents

Stratégies de découpage et de métadonnées

Récupération vectorielle et hybride

Reranking et optimisation de la récupération

Backend FastAPI

Réponses structurées LLM

Mémoire de conversation

Évaluation avec LangSmith et RAGAS

Analyse des hallucinations et de la mise en contexte

Déploiement Docker

Intégration Google Cloud / Vertex AI

Optimisation des performances et des coûts

Vous recevrez un code propre, documenté, ainsi qu’une explication de l’architecture.

Je peux construire un nouveau système RAG à partir de zéro ou améliorer une application RAG existante qui souffre d’une récupération médiocre, de contexte non pertinent, d’hallucinations, de latence ou de coûts élevés liés au LLM.