David Rieu — développeur freelance
Développeur LangChain & RAG freelance
LangChain (ou des alternatives plus légères) sert à composer chaînes RAG, outils et mémoire autour des LLM. Je veille à ne pas sur-architecturer : parfois quelques fonctions bien testées et une base vectorielle suffisent pour un MVP robuste. Quand LangChain apporte de la clarté — orchestration d’outils, parsers, evaluateurs — je l’emploie avec des critères de sortie et des métriques de qualité sur vos jeux de questions réelles.
Build — preview — ship
Ils me font confiance
Ce que vous obtenez
RAG et agents maintenables
Retrieval fiable, moins d’hallucinations, coûts maîtrisés.
Chunking & métadonnées
Titres, sections, filtres — ce qui évite le bruit dans le retrieval.
Évaluation
Jeux de Q/R, scores simples avant ouverture aux utilisateurs.
Outils
SQL, API internes, avec autorisations explicites.
Simplicité
Je retire LangChain si une couche maison est plus lisible.
Lecture
LangChain : utile quand le flux mérite une orchestration explicite
Les abstractions LangChain accélèrent quand plusieurs outils et parsers s’enchaînent. Pour une seule fonction d’embedding + prompt, une lib légère suffit souvent.
La qualité du RAG se joue sur les données sources et sur la politique de citation — pas sur le nombre de chaînages.
Je documente les prompts, versions de modèles et jeux de test pour que l’équipe puisse itérer sans tout casser.
Pour vous
Profils LangChain / RAG
Produit, data, support.
Produit
Assistant sur documentation interne.
Data
Enrichissement Q/R sur catalogues.
Support
Suggestions avec validation.
Innovation
POC à industrialiser ou simplifier.
Décision
RAG durable
Qualité vs complexité.
Process
Mission RAG
- 1
01
Sources
Formats, accès, mise à jour.
- 2
02
Index
Chunking, métadonnées, vector DB.
- 3
03
Chaîne
Prompts, outils, parsers.
- 4
04
Eval
Métriques, garde-fous.
- 5
05
Prod
Monitoring, itérations données.
Stack
Stack
LangChain ou LCEL, OpenAI/Claude, Pgvector/Pinecone, Python ou TS.
Enchaînements fréquents : sur mesure, WordPress, Retour à Expertises.
Portfolio
Sélection de projets
Création de sites internet, apps et outils : six projets récents. Je détaille captures et chiffres sur chaque fiche.
FAQ
FAQ — LangChain / RAG
Vector DB, coûts.
Quelle vector DB ?+
Pgvector si déjà Postgres ; Pinecone/Qdrant si besoin de scale ou features managées — coût vs ops.
LangChain obligatoire ?+
Non : parfois orchestration maison plus lisible ; je choisis selon complexité et équipe.
Reranking : quand l’ajouter ?+
Quand le retrieval renvoie trop de bruit ; un petit modèle de rerank améliore souvent la précision pour un coût maîtrisé.
Mise à jour des documents source ?+
Stratégie d’ingestion (full vs delta), horodatage des chunks, et invalidation pour éviter des réponses sur d’anciennes versions.
RAGouagentsàconcevoir?
Expliquez votre contexte en quelques lignes : proposition réaliste sous 24h ouvrées (périmètre, jalons, ordre de grandeur).
30 minutes de discussion, sans engagement. Vous repartez avec des conseils concrets, même si nous ne donnons pas suite ensemble.