Je vais construire un chatbot RAG personnalisé et affiner le LLM sur vos données

Seulement si vous choisissez une configuration API hébergée (moins cher, plus rapide). Si la confidentialité des données est non négociable, je déploie avec des modèles open-source (Llama 3, Mistral) sur votre infrastructure ou un cloud privé — rien ne quitte votre environnement. Je vous conseillerai lors de notre discussion préalable à la commande.

Pour une configuration RAG standard : environ 70 à 500 dollars par mois pour la base de données vectorielle (Pinecone ou équivalent), 10 à 50 dollars par mois pour les embeddings, et 200 à 2000 dollars par mois pour les appels API LLM selon le volume de trafic. Le fine-tuning est un coût d’entraînement unique. Je fournis une estimation écrite des coûts avant de commencer.

Les deux ont leurs cas d’usage. RAG est préférable lorsque votre base de connaissances est fréquemment mise à jour et que vous avez besoin de citations de sources. Le fine-tuning est meilleur si vous souhaitez un style, un format ou un vocabulaire spécifique intégré au modèle. Le package Premium combine les deux — je recommanderai la meilleure architecture.

Chaque livraison inclut un cadre d’évaluation : un ensemble de test avec questions-réponses, précision de récupération (recall@k), fidélité des réponses (ancrage au contexte récupéré), taux d'hallucination et benchmarks de latence. Vous recevez les chiffres, la méthodologie et l’ensemble de test.

La formule standard inclut 7 jours de support pour la correction des bugs ; la formule Premium inclut 30 jours plus un appel de conseil de 60 minutes pour l’intégration. Après, je propose des contrats de maintenance continue séparément. Je n’abandonne pas les projets — des systèmes défectueux nuiraient plus à ma réputation qu’à la vôtre.