Vos documents. Une IA. Zéro hallucination.
Le RAG connecte vos bases de connaissance à l'IA générative : chaque réponse est ancrée dans vos données officielles, avec la source exacte et le score de pertinence.
L'IA qui sait ce qu'elle dit.
Un LLM classique génère des réponses plausibles - pas nécessairement vraies. Le RAG inverse cette logique : avant de générer, l'IA récupère les passages exacts de vos documents qui répondent à la question.
Résultat : chaque réponse est tracée, sourcée et vérifiable. Vos équipes support, vos clients et vos outils internes obtiennent des informations fiables, pas des hallucinations.
Indexez tout. Interrogez n'importe quoi.
Ingestion de documents
PDF, Notion, Confluence, Salesforce, SharePoint - chunking intelligent, embeddings text-3-large, indexation dans votre vector DB (Pinecone, pgvector, Qdrant).
Recherche sémantique
Au-delà des mots-clés : notre moteur comprend le sens de chaque requête et retourne les passages les plus pertinents avec leurs scores de cosine similarity.
Chatbot knowledge base
Chatbot support, assistant interne ou FAQ client - connecté à votre base de connaissance RAG avec citation des sources et escalade humaine automatique.
FAQ intelligente auto-générée
Le système identifie les questions les plus fréquentes dans vos tickets et génère automatiquement les réponses depuis vos documents officiels.
Enrichissement de fiches produit
Connexion de vos fiches produit à vos avis clients, documentation technique, comparatifs concurrents et données SAV pour des réponses complètes.
Analytics & amélioration continue
Dashboard RAGAS : précision, recall, faithfulness. Feedback loop automatique pour re-ranker les sources et améliorer la base de connaissance en continu.
Chaque requête tracée. Chaque source citée.
Notre interface de monitoring RAG affiche en temps réel l'ensemble des requêtes, les sources récupérées, les scores de pertinence et les métriques de qualité. Aucune réponse sans preuve.
- Query log avec sources et scores en temps réel
- Métriques RAGAS (faithfulness, precision, recall)
- Alertes automatiques sur baisse de qualité
- Feedback utilisateur intégré au re-ranking
- Export des requêtes sans réponse pour amélioration
Du document brut au RAG en production en 3 jours.
Audit & architecture
Inventaire de vos sources documentaires, choix de la vector DB, définition du schéma de chunking et de la stratégie d'embeddings selon votre domaine.
- Inventaire sources
- Architecture validée
- Stratégie chunking
Ingestion & indexation
Connexion aux sources (Notion API, Confluence, PDF parsers), chunking intelligent, génération des embeddings et indexation dans la vector DB avec métadonnées structurées.
- Sources connectées
- Embeddings indexés
- Vector DB opérationnelle
RAG pipeline & tests
Assemblage du pipeline RAG (retrieval + generation), tests de précision avec RAGAS, optimisation des prompts système et validation sur vos cas d'usage réels.
- Pipeline RAG live
- Score RAGAS > 90%
- Tests validés
Monitoring & amélioration
Dashboard de monitoring en temps réel, feedback loop automatique, re-indexation dès que les sources changent et rapports mensuels de qualité RAG.
- Dashboard live
- Alertes qualité
- Re-indexation auto
Tout sur le RAG knowledge base.
Tout ce que vous voulez savoir avant de déployer votre RAG.
RAG = Retrieval-Augmented Generation. L'IA ne génère pas depuis ses paramètres - elle récupère d'abord les passages exacts de vos documents qui répondent à la question, puis génère une réponse ancrée dans ces sources. Résultat : 0 hallucination, sources toujours citées.
Un chatbot classique invente plausiblement. Un RAG récupère factuellement. Notre système garantit que chaque réponse provient de vos documents officiels - avec la source exacte et le score de pertinence affiché.
24h pour indexer jusqu'à 10 000 documents. L'indexation initiale prend quelques heures selon le volume, ensuite les nouvelles sources sont ingérées en temps réel via webhook automatiquement.
Notion, Confluence, SharePoint, Google Drive, Salesforce, PDF, Word, bases SQL, APIs REST - toute source exposant des données structurées ou semi-structurées. On connecte aussi vos outils CRM et helpdesk.
Pinecone pour les projets SaaS à grande échelle, pgvector (PostgreSQL) pour une stack 100% managée, Qdrant pour les besoins on-premise. On s'adapte à votre infrastructure existante.
On utilise le framework RAGAS : faithfulness (réponse ancrée dans les sources), answer relevancy (pertinence), context precision (qualité du retrieval). Score cible > 90% avant mise en production.
Zéro hallucination. Sources toujours citées.
Audit documentaire gratuit, architecture RAG validée en 24h, déploiement en 3 jours. Vos données, votre IA, votre contrôle total.
Nos expertises complémentaires