Je vais construire votre chatbot en pipeline rag pour toute application

Si votre système d'IA hallucine, récupère un contexte non pertinent ou ne fonctionne pas correctement avec vos données propriétaires, je peux le réparer. Si vous partez de zéro, je le construirai correctement dès la première fois.

Ce que vous obtenez :

Un pipeline de Retrieval-Augmented Generation (RAG) de qualité production qui ancre votre LLM dans vos données réelles avec des stratégies de découpage appropriées, une optimisation des embeddings, une évaluation de la récupération et des garde-fous contre les hallucinations.

Ce que je résous :

• Les systèmes RAG qui renvoient des informations non pertinentes ou incorrectes
• Une faible précision de récupération sur des documents spécifiques au domaine ou techniques
• Des stratégies de découpage qui détruisent le contexte dans des documents complexes (tableaux, références croisées, contenu multilingue)
• Pas de cadre d’évaluation, vous ne savez pas si votre RAG fonctionne réellement
• Faire passer un prototype fonctionnel en production

Livrables :

• Pipeline d’ingestion et de prétraitement des documents
• Configuration et optimisation de la base de données vectorielle (Pinecone, Weaviate, ChromaDB, Qdrant)
• Pipeline de récupération avec reranking et recherche hybride si nécessaire
• Cadre d’évaluation avec des métriques quantifiées de récupération et de génération
• Documentation et guide de déploiement

Technologies : LangChain, LlamaIndex, OpenAI Embeddings, Cohere Rerank, Pinecone, Weaviate, ChromaDB, Python,