Service
Des agents LLM et des pipelines RAG fondés sur vos données
Un modèle qui écrit de mémoire est rapide et discrètement faux. Je construis des systèmes LLM qui retrouvent d’abord les bons passages dans vos propres documents, évaluent le résultat avant que quoi que ce soit de coûteux ne tourne, et continuent de fonctionner quand un fournisseur tombe.
Parler d’un projet →Ce que vous obtenez
- Ingestion de vos documents, PDF et livres dans un index de recherche
- Des réponses et des scripts écrits uniquement à partir des passages retrouvés
- Un contrôle qualité avant la génération payante et le coût de chaque appel journalisé
- Plusieurs fournisseurs LLM et TTS avec bascule automatique
Là où je l’ai déjà fait
Pipeline IA · RAGAI Video StudioÀ partir d’une bibliothèque de livres, le système produit seul une vidéo narrée et illustrée.8 étapes, aucune manuelle1 contrôle qualité avant la génération payanteOutil personnel · LLMJobHunterUn coach personnel pour décrocher un poste : entretiens d’entraînement à l’oral, un cours avec un mentor IA et un flux d’offres qui garde celles qui valent l’effort.6+ sources dans un seul flux0–100 note explicable pour chaque annonce
Questions
- Quels modèles utilisez-vous ?
- OpenAI, Anthropic Claude, Gemini et Together, au choix dans les réglages ; le pipeline ne dépend pas d’un seul fournisseur.
- Peut-il fonctionner de bout en bout sans intervention humaine ?
- Oui. Un de mes pipelines va d’une bibliothèque de livres à une vidéo publiée en 8 étapes, sans étape manuelle.