Intégration d’IA dans des Produits Existants
Votre produit fonctionne déjà et vos utilisateurs y ont déjà des données. J’ajoute des fonctions LLM par-dessus : une recherche qui répond à partir de vos documents avec une source pour chaque réponse, une extraction qui transforme des fichiers en champs, et des assistants qui travaillent dans votre produit plutôt qu’à côté.
Le problème que cela résout
Vos utilisateurs réclament sans cesse une recherche ou un assistant, mais un modèle greffé sans vos données donne des réponses fausses avec aplomb, et personne dans votre équipe n’a le temps de l’intégrer en toute sécurité.
Livrables
- Une recherche documentaire qui répond avec des citations
- Extraction de champs depuis des PDF et d’autres fichiers
- Un assistant relié aux données de votre produit
- Des alertes de relecture pour les réponses dont le modèle n’est pas sûr
- Code source et déploiement dont vous êtes propriétaire
Comment cela fonctionne
Je lis d’abord votre code et vos données, puis je choisis une fonction à ajouter, par exemple la recherche dans vos documents. Elle est intégrée à votre stack et à vos permissions existantes, de sorte que les utilisateurs n’obtiennent des réponses que depuis des données qu’ils ont le droit de voir. Tout ce dont le modèle n’est pas sûr est signalé pour relecture par une personne. Les fonctions suivantes viennent sur la même base. Le coût d’exploitation dépend surtout du modèle utilisé à chaque étape, comme je le montre dans combien coûte l’exploitation d’un agent IA.
Quand ne pas choisir ce service
Ce n’est pas pour vous si vous voulez un nouvel agent autonome sur WhatsApp ou Telegram (voir Développement d’Agents IA et Chatbots), ou si la fonction n’a pas besoin de modèle et qu’une simple requête de base de données suffirait.
Technologies
- OpenAI
- Anthropic
- LangChain
- PostgreSQL