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Enterprise / Développement de plateforme d'intégration IA
Enterprise Capability

Développement de plateforme d'intégration IA

Orchestration LLM de qualité production et pipelines RAG qui se déploient

CTO / VP Engineering / Head of AI at 200-5000 employee company with significant document processing or workflow automation needs
$50,000 - $300,000
137,000+
listings managed
NAS directory platform — same data pipeline patterns power RAG ingestion
91,000+
dynamic pages indexed
Content platform proving performant frontends on heavy data processing
30
languages deployed
Korean manufacturer hub — multi-tenant internationalized architecture
sub-200ms
real-time bid latency
Auction platform — same streaming architecture for LLM responses
Lighthouse 95+
performance score
Maintained across all enterprise projects including AI-powered interfaces
Architecture

Provider-agnostic LLM orchestration layer on Vercel Edge Functions with intelligent routing between Claude, GPT-4o, and Gemini. RAG pipelines use Supabase pgvector for hybrid vector + relational search with cross-encoder re-ranking, backed by event-driven document processing on Inngest/Trigger.dev for durable serverless workflows. Next.js frontend with Vercel AI SDK handles streaming responses and role-based access control.

Où les projets enterprise échouent

Here's the thing about building with multiple LLMs -- it sounds great in theory until you're three months in and your team has written more abstraction code than actual product features Claude, GPT-4o, and Gemini all have different API contracts, different rate limit behaviors, and they fail in completely different ways. So you end up with engineers spending 6+ months -- sometimes longer -- building and maintaining provider abstraction layers just to keep the lights on. That's not shipping. That's treading water. And the real kicker? Every time one of these providers updates their API or changes their token limits, you're back in the weeds. We've watched promising AI products stall completely because the infrastructure complexity ate the roadmap whole. Teams in New York, Austin, London -- doesn't matter where -- they all hit the same wall eventually. The actual business logic, the features your users care about -- those keep getting pushed to next sprint. Then the sprint after that. It's a genuinely painful problem, and it compounds the longer you wait to address it properly. What starts as a two-week abstraction task quietly becomes a six-month engineering sinkhole, and by the time anyone calls it what it is, you've burned through runway that was supposed to fund actual product development. We've seen this kill momentum at companies that had everything else going for them -- solid funding, great domain expertise, real user demand. The infrastructure complexity just ate them alive before they could ship anything worth talking about.
RAG pipelines that work beautifully on clean markdown docs? Pretty straightforward But real enterprise documents are a disaster -- scanned PDFs from 2009, tables with merged cells, Word files where someone's been copy-pasting since Obama's first term. Accuracy falls apart fast. And in regulated industries like finance or healthcare, a hallucinated output isn't just embarrassing -- it's a compliance exposure that can cost you real money and real trust. We're talking potential SEC scrutiny or HIPAA headaches, not just an awkward conversation with a client.
Most teams we talk to have made serious LLM investments but still have someone manually moving documents between systems There's no actual pipeline connecting ingestion to the workflows that need the output. That gap kills your ROI on AI spend. Honestly, it's like buying a Ferrari and leaving it in the garage because you haven't built the driveway yet. The model isn't the hard part -- the plumbing around it is.
Token costs are sneaky Everything looks fine in staging, then you hit production scale across three LLM providers and suddenly nobody knows which team ran up a $40,000 bill in February. Without per-department visibility and actual enforcement, "unpredictable monthly API costs" is putting it charitably. Budgets get blown. Finance gets angry. Engineers get blamed. And then everyone spends two weeks in retrospectives instead of building anything.

Ce que nous livrons

Multi-Provider LLM Orchestration

We build routing that doesn't care which provider it's talking to -- Claude, GPT-4o, Gemini, whatever's next. Automatic failover kicks in when a provider degrades, and prompts get adapted on the fly to match each model's instruction format. Token budgets get enforced at the user and department level. So if the marketing team has a $5,000 monthly ceiling, that ceiling actually holds. Not "holds until someone runs a batch job" -- actually holds.

Production RAG Pipeline

Single-vector search works until it doesn't -- usually right when a user searches for something that's phrased differently than how it was written in the source doc. So we combine pgvector dense search with BM25 keyword matching, then run a cross-encoder re-ranking pass to pull the most relevant chunks to the top. Generated responses include source citations. And we've got hallucination detection baked in, not bolted on after the fact as an afterthought.

Enterprise Document Processing

Documents don't arrive clean or on schedule. PDFs, Word files, emails, scanned images -- they show up in batches, out of order, inconsistently formatted. Our ingestion pipeline handles all of it with event-driven processing: classification, structured data extraction, and downstream workflow triggers that fire automatically once processing completes. No manual handoffs sitting in someone's queue waiting for them to get back from lunch.

Streaming AI Interface

The frontend is built on Next.js with the Vercel AI SDK, which gets you sub-second time-to-first-token -- users see responses starting immediately, not after a 4-second spinner. Real-time progress indicators keep people oriented during longer processing tasks. And role-based access control plugs into whatever auth provider you're already running -- Auth0, Clerk, your own homegrown system. We're not asking you to rip anything out.

Workflow Automation Engine

Multi-step AI workflows fail in interesting ways. A document processing job might hit an LLM timeout on step 3 of 7, and you need that retry to pick up exactly where it left off -- not restart from scratch and reprocess six steps you already paid for. We use Inngest or Trigger.dev for durable serverless orchestration, which means retries, observability, and clean integration with CRMs, ERPs, and notification systems are handled properly from day one. Not day 90 when something finally breaks in production.

Cost and Compliance Observability

You can't manage what you can't see. Real-time dashboards give you token usage, cost-per-query, model performance metrics, and a complete audit trail for every AI interaction. Not weekly CSV exports -- actual live visibility, per department, per workflow, per user if you need it. When something looks off, you know in minutes, not at the end of the month when the invoice lands.

Questions fréquentes

Comment gérez-vous le basculement entre plusieurs fournisseurs LLM comme Claude, GPT-4o et Gemini ?

Nous construisons une couche d'orchestration indépendante du fournisseur qui surveille la santé de l'API, la latence et les taux d'erreur en temps réel. Lorsqu'un fournisseur se dégrade ou commence à renvoyer des 529, les demandes sont automatiquement acheminées vers le meilleur modèle disponible suivant — avec adaptation du prompt pour gérer les différences dans la manière dont Claude par rapport à GPT-4o par rapport à Gemini s'attend à ce que les instructions soient formatées. Les budgets de tokens et les contraintes de coûts influencent également ces décisions de routage, pas seulement les performances brutes. Et honnêtement ? Aucune intervention manuelle requise lorsqu'OpenAI a un mauvais mardi matin. Vos utilisateurs ne remarquent rien. Votre ingénieur en garde ne se fait pas appeler à 2 heures du matin. Cela seul vaut beaucoup.

Quelle base de données vectorielle recommandez-vous pour les pipelines RAG d'entreprise ?

Pour la plupart des déploiements, nous commençons avec Supabase et pgvector — vous obtenez la recherche vectorielle s'exécutant directement aux côtés de vos requêtes relationnelles, la sécurité au niveau des lignes pour l'accès multi-locataires, et une dépendance d'infrastructure de moins à expliquer à votre équipe DevOps. Mais les clients traitant des millions de documents ou ayant besoin d'une récupération inférieure à 10ms ont une conversation différente. Ceux-ci obtiennent des magasins vectoriels dédiés — Pinecone ou Weaviate — s'exécutant aux côtés de la base de données primaire. Ce n'est pas un appel de taille unique. Cela dépend de votre volume de requête réel et des exigences de latence, pas de ce qui semble impressionnant dans un discours de présentation.

Comment réduisez-vous les hallucinations dans les réponses IA alimentées par RAG ?

Nous utilisons une approche multi-couche parce qu'aucune technique unique n'y arrive seule. La récupération hybride combine les vecteurs denses avec la correspondance de mots-clés BM25. Le re-ranking par cross-encoder améliore la pertinence des chunks avant que quoi que ce soit ne frappe l'LLM. Les invites système incluent des instructions d'ancrage strictes. Puis une passe de vérification secondaire référence croisée les affirmations générées par rapport aux chunks sources après coup. Chaque réponse inclut des citations au niveau des pages vers les documents originaux — car vos utilisateurs ne devraient pas avoir à simplement faire confiance à la sortie. Ils devraient être en mesure de la vérifier en 30 secondes.

Combien coûte un projet d'intégration IA d'entreprise et combien de temps cela prend-il ?

Les projets s'exécutent généralement de 50 000 $ à 300 000 $ en fonction du volume de documents, du nombre de workflows LLM et du nombre de systèmes avec lesquels nous intégrons. Un engagement standard dure 12-16 semaines de la découverte au déploiement en production. Mais vous aurez un MVP fonctionnel à la semaine 8 — des utilisateurs réels, des documents réels, des workflows réels — pour que vous puissiez valider l'approche avant que nous durcissions tout pour la mise à l'échelle complète de la production. Pas de grande révélation à la fin où tout le monde retient son souffle et espère que cela fonctionne.

Pouvez-vous intégrer les workflows IA à nos systèmes d'entreprise existants comme Salesforce ou SAP ?

Oui. Les pipelines de traitement de documents sont basés sur les événements, et nous utilisons des intégrations basées sur webhooks pour connecter les systèmes en aval. Nous avons construit des connecteurs pour Salesforce, HubSpot, SAP, SharePoint et de nombreux outils internes personnalisés — s'il a une API, nous pouvons le connecter. La couche d'orchestration déclenche des actions en fonction des résultats du traitement IA : mises à jour CRM, workflows d'approbation, notifications Slack, tout ce que le processus exige. Tout cela avec journalisation d'audit, car dans les industries réglementées ce n'est pas optionnel — c'est l'enjeu du jeu.

Comment gérez-vous les données d'entreprise sensibles dans les pipelines de traitement IA ?

La sécurité au niveau des lignes dans Supabase signifie que l'accès aux documents dans les requêtes RAG respecte votre modèle de permission existant — quelqu'un au bureau de Londres ne tire pas de documents qu'il ne devrait pas voir simplement parce qu'il a formulé une question intelligemment. Toutes les données restent au sein de votre infrastructure cloud. Nous déployons sur vos comptes AWS, GCP ou Azure, pas sur les nôtres. Pour les industries réglementées — santé, finance, droit — nous ajoutons la détection et la rédaction de PII avant que les documents ne frappent jamais le pipeline LLM. Et tous les appels API s'exécutent sous les accords des fournisseurs de niveau entreprise avec les avenants de traitement des données déjà en place.

Voyez cette capacité en action

NAS Equipment Directory Platform

Data pipeline and search architecture managing 137K+ listings that informed our RAG ingestion and retrieval patterns

Astrology Content Platform

91K+ dynamically generated pages proving performant Next.js frontends on top of heavy content processing pipelines

Real-Time Auction Platform

Sub-200ms streaming architecture that directly translates to low-latency LLM response delivery

Korean Manufacturer Global Hub

Multi-tenant internationalized platform across 30 languages demonstrating enterprise-scale data architecture

Headless CMS Development

Content management architecture patterns that power document ingestion and structured content delivery in AI workflows
Engagement enterprise

Schedule Discovery Session

Nous cartographions votre architecture, révélons les risques non évidents et vous donnons un périmètre réaliste — gratuit, sans engagement.

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