Je vais créer des pipelines rag avec langchain et OpenAI pour votre produit d'IA

RAG (Retrieval Augmented Generation) relie les modèles d'IA comme GPT-4 à vos données. Au lieu de réponses génériques, les utilisateurs obtiennent des réponses précises provenant de vos documents et bases de données. Idéal pour les chatbots IA, la recherche sémantique, les questions-réponses sur la documentation et l'automatisation du support client avec LangChain et une base de données vectorielle.

Je supporte toutes les principales bases de données vectorielles : Pinecone (gérée, la plus simple), Qdrant (open-source, haute performance), Weaviate (recherche hybride), Chroma (développement local), pgvector (PostgreSQL) et Milvus (échelle entreprise). Je recommande en fonction de votre budget, de votre échelle et de votre infrastructure lors de la consultation pré-commande.

Oui ! Je suis spécialisé dans l'intégration RAG pour Next.js, React et Node.js. Vous obtenez des points de terminaison API RESTful, des réponses en streaming, la prise en charge de TypeScript et des hooks React pour une intégration frontend facile. Compatible avec tous les frameworks modernes : Remix, SvelteKit, Nuxt, Astro. Inclut la documentation complète de l'API et des exemples de code.

Basique : 100 documents (~5 Mo). Standard : 500 documents (~50 Mo). Premium : illimité avec auto-scaling. Supporte PDFs, Word, fichiers texte, pages web, Notion, Confluence, Google Docs, bases de données et APIs. Tous les packages incluent le découpage de documents, la génération d'embeddings et l'extraction de métadonnées pour une recherche optimale.

Basic : RAG simple avec 1 source de données, embeddings OpenAI, configuration Pinecone. Standard : 3 sources, découpage personnalisé, mise en cache des requêtes, filtrage des métadonnées, tableau de bord de surveillance. Premium : plus de 5 sources, ajustement fin des embeddings, recherche hybride, synchronisation en temps réel, tableau de bord administrateur, déploiement inclus.

J’intègre tous les principaux LLM : OpenAI (GPT-4, GPT-3.5-turbo), Anthropic Claude (Sonnet, Opus), Google (Gemini, PaLM), Cohere, ainsi que des modèles open source (Llama, Mistral, Falcon). Toutes les implémentations utilisent LangChain pour faciliter le changement de modèle. Je recommande en fonction de vos besoins en précision, de votre budget et de votre délai de réponse.

Oui ! Les forfaits standard et premium incluent la synchronisation des données en temps réel. Je mets en place des webhooks, des déclencheurs de bases de données ou des mécanismes de polling pour mettre à jour automatiquement votre base de données vectorielle lorsque les données sources changent. Fonctionne avec PostgreSQL, MongoDB, MySQL, REST APIs, ainsi que des outils SaaS comme Notion, Airtable ou Salesforce.