Je vais concevoir et déployer un système multimodal rag pour vous

Vos documents, images, sites web et API en direct contiennent tous des réponses, mais seulement si quelque chose peut rechercher simultanément dans tous ces éléments. Je crée des systèmes multimodaux RAG (retrieval-augmented generation) qui font exactement cela : un assistant IA, basé sur toutes vos sources, répondant avec de vraies citations au lieu de suppositions.

Ce qui est inclus :

• Extraction OCR et embeddings de vision pour documents, images et URL, indexés dans une base de données vectorielle (Pinecone, Chroma ou Weaviate)
• Recherche sémantique hybride avec re-ranking, pour que la recherche reste précise à mesure que votre base de connaissances s’agrandit
• Intégration API en direct, pour que les réponses combinent connaissances stockées et données en temps réel, pas seulement des fichiers statiques
• Intégration LLM (OpenAI, Claude ou modèles open-source comme Qwen) avec ingénierie de prompt pour réduire les hallucinations
• Une interface de chat propre ou un point d’accès API, avec citations des sources pour chaque réponse

Pourquoi travailler avec moi :

Je suis ingénieur en vision par ordinateur et apprentissage automatique avec 5 ans d’expérience en production, notamment en fine-tuning de LLM (QLoRA sur Qwen) et systèmes de vision, les compétences précises dont un système multimodal RAG a réellement besoin, pas seulement du wrapping de prompt.

Dites-moi vos sources de données et votre cas d’usage avant de commander, et je vous proposerai la bonne architecture