Je vais corriger le débogage et optimiser votre application langchain rag ou llm

Vous avez créé une application IA qui fonctionnait sur votre machine mais qui plante dès qu’un utilisateur réel l’utilise ? Vous n’êtes pas seul. La plupart des applications RAG et LLM échouent pour les mêmes raisons : mauvaise récupération, réponses hallucinnées, réponses lentes, déploiements cassés ou recherche vectorielle qui renvoie des résultats inutilisables.

Je corrige précisément cela. Je construis moi-même des systèmes RAG multi-agent en production, y compris FinTex, un système de recherche financière à quatre agents avec des réponses citées par source, donc je sais où ces pipelines échouent réellement.

Ce que je vais gérer :

Problèmes de récupération et de découpage qui renvoient un contexte incorrect

Hallucinations et problèmes de prompt

Appels API lents ou coûteux

Configuration et réglage de la base vectorielle (Qdrant, FAISS)

Déploiement et erreurs FastAPI

Vous obtenez une application fonctionnelle, diagnostiquée, avec une courte note sur ce qui n’allait pas et comment je l’ai corrigée.

Contactez-moi avec votre problème avant de commander et je vous dirai honnêtement si je peux le résoudre et combien de temps cela prendra.