Data & AI
Pipelines data et time-series, recherche et indexation, RAG documentaire et conception d'architectures agentiques.
Ce que ça implique
Côté data : pipelines time-series, InfluxDB, OpenSearch, indexation, agrégation, recherche et analytique.
Côté RAG : ingestion documentaire, Apache Tika / OCR, chunking, embeddings, Qdrant, puis un modèle de langage local exécuté via Ollama pour des réponses avec sources.
Capabilities
Des LLM qui ne se contentent plus
de répondre.
Je travaille sur des architectures agentiques permettant à un modèle de langage d'agir sur des outils et des systèmes externes, d'enchaîner plusieurs étapes et de conserver le contexte nécessaire à l'exécution d'une tâche.
L'objectif est de construire des agents contrôlables et observables : accès aux outils via des interfaces explicites, gestion de l'état, validation des actions sensibles, journalisation des actions, appels d'outils, résultats et erreurs et reprise en cas d'échec.
Actions explicites
Permissions limitées
Validation des opérations sensibles
State
Memory
Retrieval
Tool calling
MCP
Multi-step workflows
Logs
Tracing
Errors
Retries
Human intervention