Je vais créer un agent AI personnalisé et une architecture rag pour vos données


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À propos de ce service
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Arrêtez d'utiliser une IA générique. Construisez un agent qui connaît réellement votre activité.
La plupart des chatbots IA échouent car ils manquent de contexte ou hallucinent. Je crée des agents AI personnalisés en utilisant l'architecture RAG (Retrieval-Augmented Generation), garantissant que votre IA fournit des réponses précises et basées uniquement sur vos données privées d'entreprise.
Scope technique :
- Pipeline RAG personnalisé : Intégration de vos PDFs, bases de données SQL ou espaces de travail Notion.
- Frameworks agentiques : Utilisation de LangChain ou AutoGPT pour un raisonnement complexe.
- Bases de données vectorielles : Configuration experte de Pinecone, Weaviate ou ChromaDB.
- Intégration complète : Déploiement de votre agent dans votre plateforme SaaS ou FinTech existante.
Découvrez Louis L
Web3 and AI DevOps Architect : Smart Contracts, Private Nodes and LLM
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FAQ
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Mes données sont très sensibles. Est-ce sécurisé ?
Absolument. En tant qu'architecte infrastructure, je privilégie la souveraineté des données. Je peux déployer le système RAG sur votre VPC privé ou utiliser des bases de données vectorielles locales (ChromaDB/Weaviate) pour garantir que vos données n'entraînent jamais de modèles publics.
Quels modèles d'IA utilisez-vous ?
Je travaille avec OpenAI (GPT-4o), Anthropic (Claude 3.6) et des modèles open-source comme Llama 3. Pour les besoins d'entreprise à haute confidentialité, je recommande des déploiements locaux de LLM open-source.
L'agent peut-il interagir avec mes outils existants (Slack, CRM, SQL) ?
Oui. Dans les niveaux Standard et Premium, je crée des workflows "agentiques" avec LangChain, permettant à l'IA d'effectuer des "Tool Calling" — elle peut interroger votre base de données, envoyer des alertes Slack ou mettre à jour votre CRM selon les instructions.
Proposez-vous de la maintenance ?
Les modèles et bibliothèques IA évoluent rapidement. Je propose des abonnements de maintenance mensuels pour surveiller la santé de votre base de données vectorielle, mettre à jour les versions de modèles et améliorer la précision de la récupération (évaluation RAG).

