LLM & RAG

Vos documents deviennent une base de connaissances interrogeable en langage naturel, avec des réponses sourcées.

L'IA n'a de valeur que branchée sur votre réalité. Je transforme vos contrats, procédures et historiques en une base qu'on interroge en langage clair, et chaque réponse cite ses sources. Fini les heures de recherche, fini les réponses inventées.

En chiffres

2 s

pour une réponse sourcée dans vos documents

100 %

des réponses citent leurs sources

0

réponse inventée tolérée en production

Ce que je construis

01

RAG documentaire

Contrats, procédures, historiques: vos documents deviennent interrogeables en langage naturel, avec citation des sources.

RAG · Réponses sourcées · Recherche sémantique

02

Recherche & extraction

Retrouver, extraire et structurer l'information noyée dans vos fichiers, e-mails et bases, à l'échelle.

Extraction · Structuration · pgvector · Qdrant

03

Choix et intégration des modèles

Le bon modèle pour chaque tâche (Claude, GPT, open-source), branché proprement sur vos systèmes.

Claude · OpenAI · Open-source · MCP

La promesse

La bonne réponse, sourcée, en quelques secondes.

Avant, après

Des heures à chercher dans vos documents

Une réponse sourcée en quelques secondes

Des réponses qu'on ne peut pas vérifier

Chaque réponse cite sa source

La stack

Claude

OpenAI

RAG

pgvector

Qdrant

Embeddings

Reranking

Python

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