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Recherche intelligente dans vos documents internes، الصورة 1

الوصف المفصّل

Je fais d’abord l’inventaire des documents : formats, langues, documents scannés à passer en OCR, versions obsolètes à écarter. Je construis ensuite la chaîne d’indexation avec découpage adapté à vos documents, puis le stockage vectoriel dans PostgreSQL avec pgvector. Les réponses sont générées par le modèle de votre choix, hébergé ou local selon la sensibilité des données. Avant livraison, nous constituons ensemble une liste d’une cinquantaine de questions réelles pour mesurer la pertinence des réponses et ajuster le découpage. Avec 8 ans de pratique, je sais où se cachent les difficultés de ce type de mission. Outils utilisés : FastAPI, Python, pgvector, Next.js. Comptez environ 22 jours une fois le brief validé.

المشكلة التي يحلّها

Procédures, contrats, notes techniques : l’information existe mais elle est dispersée dans des centaines de PDF et de fichiers Word. Les équipes perdent du temps à chercher et finissent par demander au collègue qui sait.

النتيجة الموعودة

Un moteur de questions et réponses limité à vos documents, qui cite systématiquement ses sources. Les droits d’accès sont respectés et les documents peuvent être ajoutés sans intervention technique.

الوظائف

  • chaîne d’indexation des documents (PDF, Word, scans)
  • interface de questions avec citation des sources
  • gestion des droits par groupe d’utilisateurs
  • jeu de questions de référence et rapport d’évaluation
  • guide d’ajout de nouveaux documents

باختصار

مجال النشاط
أخرى
المنصات والتوافق
  • ويب
  • واجهة برمجية
التقنيات
  • Tesseract
  • FastAPI
  • Next.js
  • Python
  • LlamaIndex
  • pgvector
لغات الواجهة
الفرنسية · العربية · الإنجليزية
الولاية
بومرداس

الثقة

  • راجع فريق myElite البطاقة ووافق عليها

الشروط

الدعم

Deux mois de suivi pour ajuster l’indexation sur les nouveaux documents.

الاسترداد

Paiement à la livraison pour les petites prestations ; acompte demandé au-delà.

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