Nous construisons les pipelines de données, les magasins vectoriels et l'infrastructure de streaming en temps réel qui alimentent les applications IA modernes et l'intelligence d'affaires.
Discuter de vos donnéesConception et déploiement de magasins vectoriels de qualité production avec Pinecone, Weaviate ou ChromaDB pour la recherche sémantique, les moteurs de recommandation et les pipelines RAG.
Architectures événementielles utilisant Kafka, Redis Streams et WebSockets pour le traitement de données en temps réel, les notifications et les tableaux de bord en direct.
Solutions modernes de data warehouse avec Snowflake ou BigQuery, orchestrées avec dbt pour des transformations de données fiables, testées et documentées.
La génération augmentée par récupération est le pattern d'architecture IA le plus impactant aujourd'hui. Nous construisons des systèmes RAG de qualité production qui connectent vos données propriétaires aux LLM.
Ingestion & découpage
Les documents, PDF et bases de données sont analysés, découpés et nettoyés avec un étiquetage de métadonnées pour une récupération optimale.
Embedding & indexation
Les fragments de texte sont convertis en embeddings vectoriels à l'aide de modèles OpenAI ou open-source et stockés dans des bases de données vectorielles haute performance.
Récupération & génération
La recherche sémantique récupère le contexte le plus pertinent, qui est injecté dans les prompts LLM pour des réponses précises et fondées.
import pinecone
from langchain.vectorstores import Pinecone
# Semantic Search
query = "Q3 Revenue analysis"
docs = index.similarity_search(
query,
k=5, # Top 5 matches
filter={ "department": "finance" }
)
# Pass to LLM
llm.predict(prompt, context=docs)