PROJET CLIENT // PRODUCTION
Moteur de Recherche Sémantique & Embeddings Vectoriels
Implémentation de recherche vectorielle avec pgvector et PostgreSQL pour indexer et interroger des corpus techniques.
tech:PostgreSQLtech:Pythontech:TypeScripttech:Docker
VUE PRINCIPALE DU SYSTÈMEHAUTE DÉFINITION
§01 · OBJECTIF & ENJEU
Contraintes & Périmètre
Mise en place d'une architecture logicielle répondant à des exigences strictes de disponibilité, de cohérence des données transactionnelles et d'ergonomie opérationnelle.
§02 · ARCHITECTURE
Ingénierie & Choix Techniques
Stack typée de bout en bout, découpage modulaire en microservices ou server actions sécurisées, validation des flux de données via Zod et conteneurisation Docker.
§03 · RÉSULTATS
Impact Opérationnel
Réduction drastique des temps de traitement, élimination des erreurs manuelles et fluidification complète du parcours utilisateur final.
GALERIE TECHNIQUE
Aperçus de l'interface & Schémas de flux
CAPTURE #1INTERFACE UTILISATEUR
PROCHAIN PAS
Vous envisagez une architecture similaire ?
Discutons de vos flux métiers, de vos contraintes techniques et définissons ensemble un plan de développement étape par étape.