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RAG & recherche sémantique
Génération augmentée par la recherche et recherche sémantique qui transforment documents et données internes en réponses fiables, ancrées dans votre propre connaissance.
Ce que vous obtenez
- Pipelines d'ingestion, de découpage et d'embeddings
- Recherche hybride mots-clés + vecteurs
- Génération de réponses ancrées et prompt engineering
- Évaluation de la qualité de recherche et des réponses
Ma méthode
- 1
Cadrage & architecture
Clarifier l'objectif, les contraintes et les indicateurs de réussite, puis concevoir l'architecture la plus simple qui y répond.
- 2
Développer & évaluer
Livrer par petites itérations avec tests et évaluation, en gardant performance, sécurité et coût mesurables.
- 3
Déployer & exploiter
Conteneuriser, automatiser le pipeline et déployer en production — puis superviser et améliorer.
Technologies
Exemples tirés de mon travail
IA générative · RAG
RAG Knowledge Assistant
Des systèmes RAG pensés pour la production, qui transforment documents et données internes en connaissance exploitable.
Lire l'étude de casRecherche · IA
Semantic Search
Une infrastructure de recherche qui dépasse les mots-clés grâce aux embeddings et à la similarité contextuelle.
Lire l'étude de cas
Questions fréquentes
Pouvez-vous réaliser rag & recherche sémantique à distance ?+
Oui. Je suis basé à Casablanca, au Maroc, et je travaille à distance avec des équipes à l'international, en français et en anglais.
Quelles technologies utilisez-vous ?+
Principalement Embeddings, OpenSearch, Redis, LLM et Python — choisies en fonction du projet, et non l'inverse.
Avez-vous des exemples ?+
Oui — voir les études de cas : RAG Knowledge Assistant et Semantic Search.
Comment commencer ?+
Envoyez un message sur LinkedIn ou Malt avec une courte description du projet ; nous le cadrerons ensemble avant tout engagement.
Abdelkabir El Bahmadi · Ingénieur Logiciel / IA · Casablanca
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Un projet en tête ?
Ouvert aux opportunités en remote et à l'international — postes d'ingénieur, projets IA et collaborations produit.