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Je vais construire des pipelines de données prêts pour l'IA pour les applications RAG, LLM et agent IA
Aider les PME avec les données et l'IA
Bienvenue dans le monde des données et de l'IA ! 🚀
Je aide les PME à passer de données dispersées à une IA prête pour la production. Ingénieur en données certifié Google avec plus de 7 ans d'expérie...
À propos de ce service
Votre LLM est aussi intelligent que les données qu'il récupère.
Je crée des pipelines de données prêts pour la production qui transforment vos documents, bases de données et outils SaaS en bases de connaissances prêtes pour l'IA pour RAG, LLM et applications d'agents avec une qualité de récupération adaptée.
CE QUE VOUS OBTENEZ :
- Ingestion multi-source (Notion, Confluence, Drive, S3, bases de données, sites web, PDFs)
- Segmentation intelligente adaptée à votre contenu (pas seulement des divisions naïves)
- Embeddings avec le modèle de votre choix (OpenAI, Cohere, open-source)
- Configuration de la base de données vectorielle (pgvector, Pinecone, Weaviate, Qdrant, Chroma)
- Filtrage des métadonnées + recherche hybride pour une récupération précise
- Outil d’évaluation pour mesurer la qualité
- Documents propres pour que votre équipe puisse en prendre possession et l’étendre
POURQUOI ME CHOISIR :
- Google Certified Professional Data Engineer
- Plus de 20 projets de données livrés, y compris des travaux RAG (ShareDat)
- Solide expérience en ingénierie des données, je considère RAG d’abord comme un problème de données, puis comme un problème de LLM
POUR QUI CECI EST-IL :
Fondateurs développant des produits IA, équipes intégrant RAG dans leurs outils internes, et agences déployant des fonctionnalités IA qui en ont assez des prototypes "ça marche sur 5 docs" qui s’effondrent à grande échelle.
Contactez-moi avant de commander pour que je puisse définir vos sources, volume et cibles de récupération.
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FAQ
Traduction automatique
Avec quels bases vectorielles travaillez-vous ?
pgvector (Postgres), Pinecone, Weaviate, Qdrant, Chroma, Milvus, et options cloud-native comme BigQuery vector search et Snowflake Cortex. Si vous ne savez pas laquelle choisir, je vous recommanderai une en fonction de votre échelle et de votre budget.
Quelles sources de données pouvez-vous ingérer ?
Notion, Confluence, Google Drive, SharePoint, Slack, Intercom, Zendesk, sites web, PDFs, bases de données (Postgres/MySQL/Mongo), S3/GCS, et toute API REST. Si vous avez une source personnalisée, contactez-moi d’abord.
Construisez-vous aussi le chatbot / interface ?
Mon cœur de métier est la pipeline de données et de récupération — la base que la plupart des projets RAG négligent. Je peux ajouter un prototype de chat simple en option supplémentaire. Pour des interfaces de production, je peux recommander des partenaires ou transférer à votre équipe front-end.
En quoi cela diffère-t-il simplement d'utiliser LangChain / LlamaIndex ?
Ce sont des frameworks, pas des pipelines. La plupart des échecs en RAG ne concernent pas le framework — ils portent sur la segmentation, les métadonnées, la qualité des données et l’optimisation de la récupération. Je construis toute la couche d’ingénierie des données en dessous pour que ces frameworks fonctionnent réellement bien en production.
Le pipeline maintiendra-t-il la base de connaissances synchronisée avec les mises à jour des sources ?
Oui. Les versions Standard et Premium incluent une synchronisation incrémentielle pour que les nouveaux et mis à jour documents soient automatiquement intégrés selon un calendrier. La version Basic est une charge unique, adaptée aux corpus statiques.
Pouvez-vous aider à évaluer si la récupération fonctionne réellement ?
Oui, et c’est la partie que la plupart des projets négligent. Les versions Standard et Premium incluent un outil d’évaluation de récupération avec des requêtes de test, des métriques de taux de réussite, et une boucle de rétroaction pour que la qualité soit mesurable, pas basée sur l’intuition.
