Je vais développer des agents IA personnalisés, des pipelines rag et de l'automatisation LLM

RAG nécessite vos données internes non structurées, qui peuvent inclure des documents PDF, des rapports internes, des conversations Slack ou des entrées de bases de données. Nous travaillons ensemble pour structurer ces données afin d'optimiser le découpage et la performance de récupération.

Ma pile technique principale inclut Python, utilisant des frameworks clés comme LangChain/LlamaIndex pour l'orchestration, et des outils spécialisés pour l'interaction avec les bases vectorielles et l'optimisation des prompts. Tout le code est fourni propre et prêt pour la production.

Les données sont traitées sous des accords de confidentialité stricts. RAG est conçu pour traiter vos données en privé sans les exposer au jeu de données d'entraînement du fournisseur de LLM, et tous les systèmes sont déployés sur votre infrastructure cloud sécurisée (AWS, Azure ou GCP).

Les systèmes multi-agents permettent une résolution de problèmes dynamique et en plusieurs étapes où les agents débattent ou délèguent des tâches de manière autonome (comme une équipe virtuelle). Les plateformes d'automatisation standard (Zapier/n8n) exécutent des flux linéaires pré-définis.

Oui, le support post-déploiement est essentiel. Je propose une option de contrat de maintenance pour une surveillance continue, l'optimisation des performances (pour maintenir de faibles taux d'hallucination) et l'expansion des fonctionnalités afin d'assurer une opération fiable à long terme.