Ajustement d’embeddings pour la recherche spécialisée (sentence-transformers)
Votre moteur de recherche comprend enfin le jargon de votre métier, en arabe comme en français.
Je rassemble vos documents de référence et je les nettoie : doublons, versions périmées, informations contradictoires. Je construis une recherche par similarité sur ces contenus, puis je rédige les consignes du modèle pour qu’il cite ses sources et reste dans votre périmètre. Je teste l’assistant sur une liste de questions pièges préparée avec votre équipe. Un petit espace d’administration permet de mettre à jour les documents sans passer par moi. Avec 3 ans de pratique, je sais où se cachent les difficultés de ce type de mission. Outils utilisés : LangChain, FastAPI, Next.js, API OpenAI. Délai indicatif : 33 jours à partir de la réception de tous les éléments.
Votre offre est technique et les clients posent des questions précises. Un chatbot à boutons ne suffit plus, mais un modèle de langage laissé libre risque d’inventer des conditions ou des tarifs.
Un assistant conversationnel qui s’appuie uniquement sur vos documents, refuse poliment ce qu’il ne sait pas et peut être intégré au site comme à WhatsApp.
Deux mois de suivi avec revue mensuelle des questions sans réponse.
Si l’étape de cadrage ne vous convient pas, vous ne payez rien de plus. Ensuite, chaque étape validée est due.
Votre moteur de recherche comprend enfin le jargon de votre métier, en arabe comme en français.
Un travail exploratoire sur un modèle qui signale les radiographies thoraciques à revoir en priorité.
Une caméra, un éclairage maîtrisé et un modèle qui repère les produits non conformes à cadence réelle.
Quantification, export ONNX, TensorRT : le même modèle, plus léger et plus rapide sur votre matériel.