الوصف المفصّل

Je construis des paires requête et passage pertinent à partir de vos journaux de recherche ou en les générant puis en les faisant valider. J’ajuste un modèle multilingue avec sentence-transformers et je compare la pertinence avant et après sur un jeu tenu à l’écart. Je réindexe ensuite votre base avec le nouveau modèle et je vérifie que les performances se maintiennent en conditions réelles. Basée à Sétif, je reste joignable pendant toute la durée de la mission. Outils utilisés : sentence-transformers, Qdrant, Python, pgvector. Délai indicatif : 24 jours à partir de la réception de tous les éléments.

المشكلة التي يحلّها

Votre recherche sémantique ou votre RAG ramène des passages à côté du sujet, parce que le modèle d’embeddings ne connaît pas votre vocabulaire ni vos abréviations.

النتيجة الموعودة

Un modèle d’embeddings ajusté sur votre domaine, avec une mesure du gain sur vos propres requêtes et une intégration simple à votre index existant.

الوظائف

• jeu de paires d’entraînement
• modèle d’embeddings ajusté
• mesure de pertinence avant et après
• script de réindexation

باختصار

مجال النشاط

البنوك والتأمين

المنصات والتوافق

• لينكس
• واجهة برمجية

التقنيات

• pgvector
• sentence-transformers
• PyTorch
• Python
• Qdrant

لغات الواجهة

الفرنسية · العربية · الإنجليزية

الولاية

سطيف

الثقة

• راجع فريق myElite البطاقة ووافق عليها

الشروط