Le RAG permet de dépasser les limites des modèles de langage en les connectant à une base documentaire dynamique. Cette approche garantit des réponses plus fiables, traçables et adaptées au contexte métier.
Création de bases de données sémantiques avec FAISS, Weaviate, Qdrant ou Pinecone pour une recherche rapide et pertinente.
Génération de représentations vectorielles via OpenAI, Hugging Face, Cohere ou SentenceTransformers selon le domaine et le volume.
Chaîne technique : retrieval → reranking → prompt injection → génération, orchestrée pour maximiser la pertinence.
Chunking intelligent, sliding window, gestion des fenêtres mémoire pour une couverture documentaire efficace.
Mesures de groundedness, taux d’hallucination, relevance score pour garantir la qualité des réponses générées.
Création d’architectures intelligentes, APIs, agents conversationnels, systèmes de recommandation
Intégration de modèles comme GPT, LLaMA, Mistral, Claude, etc. dans des workflows métiers
Adaptation de modèles pré-entraînés à des corpus spécifiques, entraînement supervisé ou par renforcement
Conception et entraînement de modèles deep learning (CNN, RNN, Transformers) & machine learning (Random Forest, Scikit-Learn) pour des cas complexes
Combinaison de recherche documentaire et génération pour des réponses précises et contextualisées
Conception et déploiement d’architectures IA modulaires et sécurisées en local capable de traiter les données directement sur l'appareil
Containerisation, CI/CD, monitoring, scalabilité, sécurité des modèles en production
Consultant spécialisé dans le développement de solutions basées sur l’intelligence artificielle, les modèles de langage (LLM) et les réseaux neuronaux.
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