Cas d'étude
Plateforme d'analyse de contenu avec IA multi-modale pour vidéos, PDFs et scripts utilisant Google AI, OpenAI et recherche vectorielle
Développer une plateforme d'intelligence artificielle capable d'analyser automatiquement des vidéos, documents PDF et scripts avec une évaluation éditoriale de niveau professionnel, tout en offrant une recherche sémantique avancée pour la découverte de contenu.
La solution devait intégrer plusieurs modèles LLM avec des stratégies de fallback pour assurer la fiabilité en production, tout en maintenant des performances optimales et une architecture type-safe de bout en bout.
Intégration multi-provider avec Google AI (production primaire), fallback automatique et OpenAI pour la recherche sémantique, avec PostgreSQL pgvector comme base vectorielle.
Implémentation des standards de l'industrie pour l'évaluation automatique du contenu avec analyse structurelle, identification des personnages et extraction de 35k+ thèmes.
Base de données vectorielle avec PostgreSQL pgvector pour la recherche sémantique intelligente et identification de contenus similaires avec embeddings OpenAI (1536 dimensions).
90% de gain de temps sur l'évaluation éditoriale avec analyse automatique de vidéos, PDFs et scripts
Traitement simultané de formats vidéo, documents et textes avec extraction sémantique profonde
Architecture multi-provider avec basculement automatique entre Google AI et OpenAI
Recherche vectorielle avec pgvector pour identification de contenus similaires et recommandations
Projet développé pour BetaSeries
Discutons de vos besoins en intelligence artificielle et découvrons comment nous pouvons vous accompagner
