Je vais corriger, déboguer ou optimiser votre pipeline de recherche vectorielle et RAG en Python

Vous faites face à des hallucinations, un découpage cassé ou une récupération lente dans votre pipeline IA ? Je vais déboguer, réparer et optimiser votre architecture Python RAG.

En tant qu'ingénieur en intégration IA, je résous les ruptures de pipeline qui font échouer les modèles en production. Que votre index vectoriel renvoie un contexte non pertinent ou que votre exécution LangChain plante sous charge, je fournis des corrections propres et modulaires avec des cas de test.

CE QUE JE CORRIGE :

Connexion à la base de données vectorielle, dimension d'embedding et incohérences d'indexation (Pinecone, ChromaDB)

Erreurs de découpage de tokens, délimiteurs de fenêtres glissantes et perte de métadonnées

Exceptions et erreurs de timeout dans le pipeline LangChain et LlamaIndex

Latence élevée : optimisation de la recherche de similarité, reranking et mise en cache des payloads

NOTRE MÉTHODE :

1. Partagez votre dépôt de code ou script et un exemple de données.

2. Je diagnostique le goulot d'étranglement et vous fournis un résumé de triage technique.

3. Je livre le code corrigé avec des explications claires en ligne et un script pour le test.

CE QUI N'EST PAS INCLUS :

Développement logiciel en mode Greenfield et conception UI (voir mes autres gigs RAG et SaaS personnalisés).

Contactez-moi avec votre trace d'erreur avant de commander pour une évaluation rapide.