Je vais construire une pipeline RAG hybride prête pour la production et un chatbot IA

Votre preuve de concept IA fonctionne dans des démos basiques, mais en production, le système RAG hallucine sur de vrais documents.

Je suis ingénieur en IA générative, spécialisé dans la création de la couche d’ingénierie de niveau industriel qui permet aux systèmes IA de fonctionner en toute sécurité dans des environnements d'entreprise. Je me spécialise dans la connexion de bases de données vectorielles sécurisées avec des LLMs en utilisant Python, LangChain, et AWS Bedrock/Azure OpenAI.

Ce que je conçois pour vous :

• Pipeline RAG hybrides avancés : Combinaison d’embeddings denses, de modèles clairsemés (BM25) et de re-ranking par cross-encoder pour améliorer la précision de récupération de 35 % par rapport à la recherche vectorielle de base.
• Résumé de données optimisé : Résumer en toute sécurité les données d'entreprise en générant des requêtes SQL via LLMs, plutôt que d’alimenter directement des ensembles de données volumineux et coûteux dans les fenêtres de contexte.
• Intégration en entreprise : Architecturer des pipelines ETL sans serveur (par exemple AWS Step Functions, Apache Iceberg) pour déplacer et transformer les données en toute sécurité sans coûts de calcul persistants.
• Attribution directe des sources : Citations obligatoires et cadres d’évaluation avec intervention humaine pour chaque affirmation générée afin de réduire les hallucinations.

Concevons une infrastructure optimisée avec cache sémantique. Merci de me contacter avant de commander !