Skip to content

Image 1 of 1

Recherche intelligente dans vos documents internes, image 1

Detailed description

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. Basé à M'Sila, je reste joignable pendant toute la durée de la mission. Le délai de 30 jours court à partir du moment où j'ai tout ce qu'il faut.

Problem solved

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.

Promised outcome

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.

Features

  • 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

At a glance

Industry
Other
Platforms and compatibility
  • Web
  • API
Technologies
  • FastAPI
  • pgvector
  • Python
  • Next.js
  • Tesseract
  • LlamaIndex
Interface languages
French · Arabic
Wilaya
M'Sila

Trust

  • Listing reviewed and approved by the myElite team

Terms

Support

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

Refunds

Si le résultat ne correspond pas au cahier des charges convenu, je reprends le travail sans frais supplémentaires.

Similar creations