Reliez vos documents à vos assistants et agents IA
Nous développons des systèmes RAG pour retrouver les informations utiles dans vos connaissances internes et préparer des réponses avec leurs sources. Vos équipes gardent la maîtrise des accès et des vérifications.
Le RAG : retrouver avant de répondre
Un système RAG recherche des passages pertinents dans les documents autorisés, puis les transmet au modèle IA pour préparer sa réponse. Votre assistant peut ainsi travailler à partir de vos procédures, de vos dossiers et de votre documentation.
Cette recherche apporte du contexte, mais ne supprime pas tous les risques d’erreur. Nous prévoyons des sources consultables, des tests de qualité et un relais vers votre équipe lorsque les informations manquent.
Des documents à la réponse vérifiable
Préparer les sources
Nous identifions les documents utiles, leur format, leur qualité et les droits d’accès.
Organiser le contenu
Les documents sont répartis en passages qui conservent le contexte nécessaire à leur compréhension.
Créer un index de recherche
Le sens des passages est représenté pour retrouver les informations proches de la demande.
Retrouver les informations
Le système recherche les passages pertinents parmi les sources accessibles à l’utilisateur.
Préparer la réponse
Le modèle utilise les passages sélectionnés. Les sources permettent à votre équipe de vérifier le résultat.
Sources → Organisation → Indexation → Recherche → Réponse
Chaque étape se teste : qualité des documents, pertinence de la recherche et cohérence de la réponse.
Parlons de vos donnéesCe que le RAG apporte à vos équipes
Des réponses plus faciles à vérifier
Les informations retrouvées et leurs sources aident à contrôler la réponse. Les cas incertains doivent être signalés.
Des connaissances actualisables
Les sources modifiées peuvent être réindexées selon la fréquence définie, sans réentraîner le modèle pour chaque document.
Une recherche selon les droits
Les permissions doivent être appliquées à la recherche et aux résultats, pour limiter les informations accessibles à chaque profil.
Un périmètre de données utile
Nous commençons par les sources nécessaires au cas d’usage et mesurons les coûts de préparation, de recherche et de génération.
Des usages adaptés à votre documentation
Assistants de connaissances internes
Retrouver une procédure, une règle produit ou une réponse issue des documents de référence.
Recherche dans les dossiers
Préparer des synthèses et retrouver les passages pertinents dans les contrats, factures ou autres documents autorisés.
Réponses avec le contexte du dossier
Relier la documentation aux informations disponibles dans le CRM ou les bases internes, selon les autorisations.
Choisir la méthode selon votre besoin
La recherche documentaire RAG
- •Des documents qui évoluent
- •Des sources à consulter
- •Un volume important de connaissances
- •Des informations partagées entre assistants
- •Des droits à appliquer à la recherche
L’adaptation d’un modèle
- •Un style à reproduire
- •Un format de réponse spécialisé
- •Des exemples validés disponibles
- •Un comportement à évaluer
- •Un besoin distinct de la mise à jour documentaire
Les autres approches
- •Des consignes précises pour une tâche limitée
- •Une recherche par mots-clés
- •Une requête directe sur une base structurée
- •Des réponses déjà validées à réutiliser
- •Une combinaison testée de plusieurs méthodes
Pour compléter votre système IA
Connexion aux outils avec MCP
Donner aux agents un accès encadré aux fonctions et aux données de vos logiciels.
DécouvrirDéveloppement d’agents IA
Relier la recherche d’informations à des tâches et à des actions autorisées.
DécouvrirContrôle des agents
Définir les permissions, les validations et le suivi des activités.
DécouvrirVos questions sur les systèmes RAG
Que change le RAG par rapport à une conversation avec un modèle IA ?▾
Quelles sources peut-on connecter ?▾
Comment prendre en compte les documents modifiés ?▾
Peut-on garder les données dans notre environnement ?▾
Comment estimez-vous le coût et le délai ?▾
Quelles connaissances doivent être plus faciles à retrouver ?
Présentez-nous vos sources et les questions récurrentes de votre équipe. Nous définirons un premier périmètre et des critères de qualité.
Pour approfondir le sujet
Mettre en place une recherche documentaire RAG avec n8n
Les étapes de préparation des sources et de recherche dans un processus automatisé.
Partager les connaissances entre plusieurs agents IA
Comment relier plusieurs agents à une même recherche documentaire.
Choisir une base de recherche pour un système RAG
Les critères pour comparer Pinecone, Qdrant, Weaviate et pgvector.