Framework LLM
Nous concevons des pipelines Retrieval-Augmented Generation qui permettent à vos LLMs de répondre en se basant sur vos documents internes, votre base de connaissances ou votre catalogue produit, avec des citations vérifiables.
Développement d'agents LangChain capables de planifier et d'exécuter des séquences d'actions : recherche web, appels d'APIs, manipulation de fichiers et prise de décisions selon des objectifs définis.
Création d'assistants conversationnels qui maintiennent le contexte sur de longues conversations grâce à la gestion de la mémoire LangChain, mémoire tampon, mémoire par résumé ou vector stores pour les historiques longs.
Extraction structurée d'informations depuis des PDFs, des emails, des pages web ou des bases de données, avec des chaînes LangChain qui transforment du texte non structuré en données JSON exploitables.
LangChain unifie l'interface vers GPT-4, Claude, Gemini, Mistral et les modèles open source. Vous pouvez basculer de fournisseur de LLM sans réécrire votre logique applicative, gardant le contrôle sur les coûts.
Document loaders, text splitters, vector stores (Pinecone, Chroma, pgvector), retrievers et rerankers, LangChain fournit tous les composants d'un pipeline RAG robuste, testés et documentés.
LangGraph (l'extension graphs de LangChain) permet de définir des agents avec des états explicites, des boucles, des branches conditionnelles et des checkpoints, idéal pour les workflows IA complexes et déterministes.
LangSmith trace chaque appel LLM, chaque étape de chaîne et chaque décision d'agent. Vous visualisez les latences, les coûts et les prompts exacts qui ont produit chaque réponse, indispensable pour le debugging IA.
Nous avons déployé des pipelines RAG en production et connaissons les défis réels : chunking optimal, scoring de pertinence, gestion des hallucinations et maintien à jour de la base de connaissances vectorielle.
Nous mettons en place des frameworks d'évaluation (RAGAS, LangSmith evaluators) pour mesurer objectivement la qualité des réponses de votre système RAG ou de vos agents. Les améliorations sont mesurées, pas supposées.
Nous concevons vos chaînes pour minimiser les tokens consommés : caching sémantique, prompts compressés, routing vers des modèles moins coûteux pour les tâches simples. Vos coûts IA restent prévisibles.
Guardrails pour les réponses hors sujet, anonymisation des données sensibles avant envoi aux LLMs, audit logs des requêtes et options de déploiement on-premise pour les données confidentielles.
Inventaire de vos sources de données, analyse de leur qualité et format, définition des cas d'usage prioritaires et choix du type d'architecture IA (RAG simple, agents, fine-tuning) le plus adapté.
Développement d'un prototype fonctionnel en 1 à 2 semaines avec un jeu de données réelles, puis évaluation quantitative de la qualité des réponses pour valider l'approche avant le développement complet.
Implémentation robuste avec gestion des erreurs, retry logic, monitoring LangSmith, tests de régression sur vos cas d'usage critiques et intégration dans votre application existante.
Mise en production avec observabilité complète, collecte des feedbacks utilisateurs et cycle d'amélioration continue basé sur les traces LangSmith pour faire progresser la qualité du système dans le temps.
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