RAG
chez nos clients.
RAG (Retrieval-Augmented Generation) est l'architecture qui permet à un LLM de répondre à des questions en s'appuyant sur VOS données, pas sur sa mémoire d'entraînement. C'est la technologie clé qui rend les chatbots d'entreprise fiables — les réponses sont ancrées dans vos documents réels, vérifiables et actualisables.
Base de connaissance IA, support client niveau 2, assistant interne.
Ce que RAG
apporte concrètement.
Zéro hallucination sur vos données
Le LLM ne peut répondre qu'avec ce qui est dans vos documents. Les sources sont citées — chaque affirmation est vérifiable.
Mise à jour en temps réel
Ajoutez ou modifiez un document dans la base : l'assistant en tient compte immédiatement, sans ré-entraînement du modèle.
Confidentialité des données
Vos documents restent dans votre infrastructure. Seuls les passages pertinents sont envoyés au LLM dans le prompt.
Applicable à tous vos contenus
PDFs, Word, wikis Notion, emails, tickets de support — RAG ingère et indexe tous vos formats de contenu.
Exemples concrets
chez nos clients.
Chatbot FAQ intelligent
Assistant qui répond aux questions clients en s'appuyant sur votre documentation produit, FAQ et historique de tickets résolus.
Assistant RH interne
Chatbot qui répond aux questions des collaborateurs sur les politiques RH, les procédures internes et les avantages sociaux.
Battle cards automatiques
Agent qui génère des fiches de comparaison concurrentielles à la demande en interrogeant votre base de veille concurrentielle.
Documentation code
Assistant développeur qui répond aux questions sur votre codebase, vos APIs internes et vos conventions en s'appuyant sur votre documentation technique.
Comment on déploie
RAG.
Une approche structurée pour garantir des résultats mesurables dès les premières semaines.
Démarrer un projetAudit & ingestion des documents
Inventaire de vos sources documentaires, nettoyage et ingestion dans le pipeline RAG (PDF, Word, HTML, base de données).
Chunking & embedding
Découpage intelligent des documents en passages et transformation en vecteurs numériques via un modèle d'embedding.
Indexation vectorielle
Stockage des embeddings dans une base vectorielle (Pinecone, Qdrant, pgvector) pour la recherche par similarité sémantique.
Pipeline retrieve + generate
À chaque question : recherche des passages les plus pertinents → injection dans le prompt LLM → génération de la réponse avec sources citées.
RAG est-il différent d'un simple chatbot ?
Oui, fondamentalement. Un chatbot GPT répond depuis sa mémoire d'entraînement et peut halluciner. RAG ancre les réponses dans VOS documents — les réponses sont fiables et sourcées.
Combien de documents peut-on indexer ?
Des millions. La base vectorielle scale horizontalement. On a déployé des RAG sur des bases de plus de 500 000 documents sans dégradation des performances.
Comment maintenir la base de connaissance à jour ?
On configure un pipeline d'ingestion automatique — les nouveaux documents sont détectés, traités et indexés sans intervention manuelle.