Agence RAG agentique. Ancrez votre IA dans votre propre connaissance.
Nous construisons des systèmes de génération augmentée par récupération qui connectent vos agents IA à vos documents, bases de données et API. Vos agents répondent avec vos données, citent leurs sources et éliminent les hallucinations.
Qu'est-ce que le RAG agentique ?
La génération augmentée par récupération agentique est l'architecture qui donne aux agents IA accès à votre base de connaissances à l'exécution. Au lieu de se fier uniquement à ce sur quoi le modèle a été entraîné, vos agents récupèrent les documents, chunks ou données pertinents de vos systèmes et injectent ce contexte dans chaque réponse. Résultat : des réponses ancrées, sourcées et auditables.
Sans RAG, un agent IA ne connaît que ce sur quoi il a été entraîné. Avec RAG, il connaît votre documentation produit, votre historique client et vos politiques internes, et peut citer exactement d'où provient chaque réponse. C'est la différence entre un agent de démonstration et un agent à qui vous confiez votre entreprise.
Le pipeline RAG
Ingestion
Les documents, PDF, pages web et enregistrements de base de données sont analysés, nettoyés et préparés pour l'indexation.
Découpage
Le contenu est découpé en chunks sémantiquement significatifs avec chevauchement, équilibrant préservation du contexte et précision de récupération.
Embedding
Chaque chunk est converti en vecteur via un modèle d'embedding. Ces vecteurs capturent le sens sémantique.
Récupération
Les requêtes utilisateur sont vectorisées et comparées au stock de vecteurs. Les chunks similaires top-k sont récupérés avec un score de similarité.
Génération
Les chunks récupérés sont injectés dans le prompt du LLM comme contexte. Le modèle génère une réponse ancrée et sourcée.
Ingestion → Découpage → Embedding → Récupération → Génération
Cinq étapes, des documents bruts aux réponses IA sourcées et auditables. Vos agents citent vos données, pas leur jeu d'entraînement.
Réserver un appel stratégiquePourquoi nous construisons avec RAG
Éliminer les hallucinations
Quand un agent répond depuis votre documentation, et non depuis ses données d'entraînement, la réponse est ancrée dans les faits. Le RAG avec citation des sources rend chaque réponse auditable.
Garder la connaissance à jour
Mettez à jour votre base de connaissances, pas le modèle. Les nouvelles docs produit, changements de politique ou données de marché sont disponibles immédiatement pour l'agent. Aucun réentraînement requis.
Connaissance à accès contrôlé
Différents agents, différentes connaissances. Un agent de support voit les docs d'aide. Un agent juridique voit les contrats. Le RAG avec périmètre de permissions signifie que les agents ne récupèrent que ce qu'ils sont autorisés à voir.
Rentable à grande échelle
L'embedding et la récupération sont des ordres de grandeur moins chers que le fine-tuning. Vous pouvez indexer des millions de documents et les interroger pour une fraction de centime par récupération.
Ce que nous construisons avec RAG
Agents de base de connaissances
Des agents de support client qui répondent depuis vos docs, votre centre d'aide et votre wiki interne, avec citations des sources pour chaque réponse.
Pipelines de questions-réponses sur documents
Des pipelines automatisés qui ingèrent contrats, factures et dossiers, puis répondent aux requêtes en langage naturel sur leur contenu.
Enrichissement en temps réel
Des agents qui extraient des données en direct de votre CRM, base de données ou API pendant la conversation, enrichissant les réponses avec le contexte client actuel.
Quand RAG est le bon outil
Utiliser RAG quand
- •La connaissance change fréquemment
- •Les réponses nécessitent des citations de sources
- •Le volume de données dépasse la fenêtre de contexte
- •Plusieurs agents ont besoin d'une connaissance partagée
- •Le contrôle d'accès par document est requis
Utiliser le fine-tuning quand
- •Vous avez besoin d'un ton/style cohérent
- •Le domaine est étroit et stable
- •La latence doit être minimale
- •La connaissance change rarement
- •Le modèle EST le produit
Envisager des alternatives
- •Prompt engineering pur pour des faits simples
- •Recherche plein texte pour la correspondance par mots-clés
- •Bases de données graphe pour les requêtes relationnelles
- •Mise en cache pour les Q&A fréquemment répétées
- •Hybride : RAG + fine-tuning pour une précision maximale
Découvrir les services connexes
Intégration MCP
Standardisez la connexion de vos agents à chaque outil via un protocole unique.
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DécouvrirSécurité des agents
Renforcez vos agents avec des garde-fous, des pistes d'audit et l'isolation mémoire.
DécouvrirQuestions fréquentes
En quoi le RAG diffère-t-il de l'utilisation directe d'un LLM ?▾
Quelles sources de données pouvons-nous connecter ?▾
Comment le système reste-t-il à jour quand nos docs changent ?▾
Peut-on l'héberger soi-même pour la confidentialité des données ?▾
Combien coûte un projet type et combien de temps prend-il ?▾
Lancez des systèmes RAG auxquels vos agents font réellement confiance
Laissez-nous concevoir un pipeline RAG qui connecte vos agents à votre base de connaissances, avec citations des sources, contrôles d'accès et fiabilité en production dès le premier jour.
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