Je vais créer des agents rag avancés avec des évaluations llm

Vous recherchez un système Retrieval-Augmented Generation (RAG) prêt pour la production, offrant des résultats précis sans hallucinations ?

Je me spécialise dans la conception de systèmes d’IA avancés, de workflows agentiques et de pipelines RAG auto-correctifs utilisant des frameworks de pointe comme LangChain, LangGraph et FastAPI.

Ce que je propose

• Configuration RAG standard : intégration de bases de données vectorielles personnalisées, découpage optimisé des documents et récupération efficace du contexte.
• RAG avancé et agentique : mise en œuvre de CRAG (Corrective RAG), Self-RAG et Graph RAG pour le raisonnement multi-étapes, le routage dynamique des requêtes et l’auto-correction automatisée.
• Intégration d’outils et MCP : connexion de votre LLM à des outils préconçus et à des serveurs Model Context Protocol (MCP) pour des appels API externes et l’exécution en sandbox.
• Évaluation et traçage LLM : pipelines d’évaluation automatisés pour surveiller en continu la précision des réponses et réduire les hallucinations.

Stack technologique

• Frameworks : LangGraph, LangChain, FastAPI
• Bases de données : Supabase, FAISS, Pinecone, Qdrant, ChromaDB
• Modèles : OpenAI (GPT-4o), Anthropic (Claude 3.5), Gemini LLM open-source

Note : Les clients doivent fournir leurs propres clés API (par exemple OpenAI, Anthropic) pour le déploiement et les tests