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AccueilSparksIntégration avancée de LLM en production

Intégration avancée de LLM en production

Optimisez l'intégration de modèles de langage (Claude AI, GPT-4) dans vos applications grâce à une méthodologie éprouvée et des architectures RAG robustes.

1 heure
350 €HT
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Ce que vous gagnez

•

Accélérez la mise en production de vos solutions LLM

•

Bénéficiez de recommandations personnalisées sur l’architecture RAG et les outils (LangChain, etc.)

•

Identifiez les pièges courants et les bonnes pratiques pour des intégrations fiables et scalables

Comment ça marche

Ce Spark s’adresse aux équipes techniques souhaitant intégrer ou optimiser l’usage de LLM (Claude AI, GPT-4) dans leurs produits ou workflows. Fort de plusieurs années d’expérience sur des architectures cloud, microservices et solutions IA, je vous guide sur les choix d’architecture, les outils (LangChain, RAG), la sécurité et la scalabilité pour des déploiements robustes et efficaces.

Méthodologie

1.

Analyse de votre contexte technique et de vos objectifs métier

2.

Revue des options d’architecture (RAG, LangChain, intégration API, sécurité, monitoring)

3.

Plan d’action personnalisé pour une intégration efficace et pérenne

Vos livrables concrets

•

Compte-rendu des recommandations

•

Plan d’actions priorisées

•

Liste d’outils et ressources adaptés à votre contexte

Questions fréquentes

Pour qui ?

•

CTO

•

Lead développeur

•

Responsable produit IA

•

Architecte logiciel

Prérequis

•

Projet ou idée d’intégration LLM en cours ou à venir

•

Accès aux équipes techniques concernées

Expert

Antonin
Antonin Nvh

Full-Stack Developer & AI Engineer | Symfony, React, RAG, Claude AI | +800% perf | Paris | olive.click

Expertise

LLM (Claude AI, GPT-4)LangChainRAGArchitecture cloud-nativeIntégration API

Pourquoi Antonin ?

Ingénieur de recherche à Sorbonne Université (refonte plateformes médias, cloud-native, microservices) et CTO (6 ans, architectures distribuées, API, SaaS). Spécialiste des intégrations LLM en production et des architectures RAG sur des stacks complexes.

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Inclus :
  • Synthèse écrite des recommandations
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