Je vais construire des pipelines RAG multi-modèles avancés

Je crée des systèmes Multi-Model RAG (Retrieval-Augmented Generation) qui utilisent plusieurs LLM, embeddings et logique de routage pour fournir des réponses très précises à partir de vos documents, bases de données et données privées.

Mes pipelines RAG sont conçus pour la précision, la conservation du contexte, un taux de rappel élevé et une fiabilité de niveau entreprise.

Ce que je peux construire

• RAG multi-modèles avec routage LLM
• RAG utilisant GPT, LLaMA, Mistral, Qwen
• Ingestion et traitement de PDF/documents
• Chunking avancé + optimisation des embeddings
• Configuration de base de données vectorielle (Pinecone, Weaviate, Chroma, FAISS)
• Recherche hybride (mot-clé + sémantique)
• Filtrage par métadonnées
• Systèmes de questions-réponses multi-documents
• Chatbots avec base de connaissances privée
• APIs personnalisées + accès au tableau de bord

Fonctionnalités avancées

• Routage de requêtes multi-modèles
• Score de pertinence spécifique au modèle
• Fusion intelligente de chunks
• Highlight de citations + sources
• Soutien aux données structurées et non structurées
• Mémoire + modèles à long contexte
• RAG en local ou hors ligne

Pile technologique

• Python
• LangChain / LlamaIndex
• GPT-4o, GPT-5, Mistral, LLaMA, Qwen
• Pinecone / Weaviate / Chroma / FAISS
• FastAPI
• Déploiements cloud et locaux

Pourquoi travailler avec moi

• Pipeline entièrement personnalisé
• Architecture propre, optimisée et évolutive
• Récupération très précise
• Flexibilité multi-modèles