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RAG & recherche augmentée

Brancher vos LLMs sur vos données privées : docs internes, base produit, historique support. Pour des réponses fiables et sourcées.

Un LLM seul hallucine sur vos données métier — il ne les a jamais vues. Le RAG (Retrieval-Augmented Generation), c'est la technique qui consiste à récupérer les bons passages dans vos documents avant de demander à l'IA de répondre.

Bien fait, ça transforme un modèle générique en assistant spécialisé sur votre contexte. Mal fait, ça donne des réponses plausibles mais fausses. La différence se joue dans le pipeline d'ingestion, le chunking et l'eval.

Ce qu'on livre

  • Pipeline d'ingestion

    Connecteurs vers vos sources (Notion, Drive, SharePoint, base de données, helpdesk), chunking adapté, refresh planifié.

  • Recherche sémantique

    Index vectoriel (pgvector, Pinecone, Qdrant) + recherche hybride (sémantique + lexicale) pour ne pas rater les requêtes exactes.

  • Génération augmentée

    Prompts structurés avec citations, garde-fous anti-hallucination, fallback transparent quand la réponse n'est pas dans les sources.

  • Eval & maintenance

    Dataset d'évaluation, scoring automatique de la qualité, monitoring des questions sans réponse pour enrichir le corpus.

Notre approche

  1. 01

    Cadrage du corpus

    Quels documents, quel volume, quelle fraîcheur, quels droits d'accès. La qualité d'un RAG dépend d'abord de la qualité du corpus.

  2. 02

    Pipeline d'ingestion

    Extraction, nettoyage, chunking, embeddings, indexation. On traite les PDF mal scannés et les tableaux Excel sans pleurer.

  3. 03

    Génération + eval

    Prompt engineering, instructions de citation obligatoire, dataset d'eval avec questions réelles utilisateurs.

  4. 04

    Mise en prod & itération

    Déploiement, monitoring des requêtes sans bonne réponse, enrichissement continu du corpus et de l'eval.

Cas d'usage

  • Assistant doc interne

    Vos collaborateurs interrogent toute la doc onboarding, RH, processus en langage naturel — avec citations vérifiables.

  • Support produit augmenté

    Vos agents support reçoivent des suggestions de réponse sourcées sur la KB, le code, les tickets passés.

  • Recherche commerciale

    Vos commerciaux interrogent les fiches produit, les tarifs, les FAQ techniques sans devoir tout connaître par cœur.

Stack & outils

  • Claude / GPT-4o
  • pgvector
  • Pinecone / Qdrant
  • LlamaIndex
  • Cohere Rerank
  • Unstructured
  • Voyage AI