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Je vais développer une pipeline rag, une application langchain llm et une base de données vectorielle
Navneet Chalana
À propos de ce service
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La plupart des projets d'IA ne dépassent jamais le stade de la démo, non pas parce que l'idée était mauvaise, mais parce que l'architecture était incorrecte dès le départ.
Mauvais modèle. Mauvaise stratégie de récupération. Mauvaise base de données vectorielle. Le résultat : hallucinations, coûts d'API qui explosent, et une preuve de concept qui ne peut pas survivre aux utilisateurs réels.
Je corrige cela.
Je conçois et construis des architectures LLM de qualité production, conçues pour évoluer en partant de votre cas d'utilisation et en remontant jusqu'à la bonne pile technologique.
RAG contre Fine-tuning contre agents IA : je vous indique exactement ce qu'il faut construire
Sélection de modèle : OpenAI contre Anthropic contre Llama avec analyse coûts vs performance
Architecture de la base de données vectorielle : Pinecone, Weaviate, FAISS
Barrières contre hallucinations + pipelines d'évaluation
MLOps & plan de déploiement en production
Optimisation des coûts : ne payez pas pour des tokens dont vous n'avez pas besoin
Basé sur plus de 20 ans d'expérience en architecture d'entreprise dans l'IIoT, la HealthTech et les plateformes IA.
3 packages :
Signal : audit d'architecture + document de sélection de modèle
Inference : construction complète du pipeline RAG + intégration
Command : système LLM complet, MLOps, évaluations + optimisation des coûts
Contactez-moi avant de commander pour que nous soyons sûrs d'être compatibles.
Découvrez Navneet Chalana
Navneet Chalana
Founder CTO
- DeInde
- Membre depuisjuil. 2025
- Temps de réponse moy.1 heure
Langues
Anglais
AI & platform consultant with 20+ years building and deploying production-grade systems. I've built WackoWave — a live AI Platform Intelligence product used by enterprise staffing firms in the US — using LLMs, RAG, NLP, computer vision, FastAPI, Supabase, and React.
I solve real business problems: legacy-to-AI modernisation, document intelligence, IIoT systems, and enterprise architecture. Not theory. Production code.
If you need someone who has actually shipped AI at scale — let's talk.
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FAQ
Traduction automatique
Comment savoir quel forfait me convient le mieux?
Si vous hésitez encore sur votre stack IA — commencez par Signal. Si vous avez un cas d'utilisation et que vous souhaitez qu'il soit construit — optez pour Inference. Si vous avez besoin d'un système complet en production — Command est votre solution. Contactez-moi et je vous dirai en 5 minutes.
Ai-je besoin de connaissances techniques pour travailler avec vous ?
Non. Je travaille aussi bien avec des CTO techniques que des fondateurs non techniques. Je traduis les décisions d'architecture en résultats commerciaux simples — coût, rapidité, précision et risque.
Que faire si j'ai déjà un système d'IA existant qui ne fonctionne pas ?
C'est en fait mon engagement le plus courant. Partagez ce que vous avez construit, je l'audite et je vous dis exactement ce qui ne va pas et comment le réparer — avant même de toucher une seule ligne de code.
Vais-je posséder le code source ?
Oui. Les packages Inference et Command incluent la remise du code source complet. Vous en êtes propriétaire — pas d'enfermement, pas de dépendance à moi pour le faire fonctionner.
Combien de temps avant de voir des résultats ?
Signal est livré en 3 jours. La plupart de mes clients me disent que le document d'architecture seul leur fait gagner des mois de mauvaises décisions. Inference et Command ont des étapes claires — vous verrez un résultat fonctionnel dès la première semaine.
