Systèmes RAG : l'IA qui connaît votre activité
Gjethe construit des systèmes de génération augmentée par récupération (RAG) qui permettent à l'IA de répondre à des questions à partir de vos propres documents et données, avec des citations de la source. Nous gérons l'ingestion depuis des PDF, des wikis, des centres d'aide et des bases de données, le découpage et les embeddings, la recherche hybride avec reclassement, le contrôle d'accès par utilisateur, l'évaluation de la qualité des réponses et une interface de discussion ou d'API.
- Première consultation gratuite
- Devis écrit pour votre projet
- Paiements échelonnés par étapes, avec souplesse
En un coup d'œil
- Sources
- PDF, Word, wikis, centres d'aide, bases de données
- Answers
- Avec citations de la source
- Accès
- Filtré selon les autorisations de l'utilisateur
- Interface
- Discussion, API ou intégré dans votre application
Definition
Qu'est-ce que les systèmes RAG?
La génération augmentée par récupération (RAG) est une technique dans laquelle un système d'IA recherche d'abord dans une collection de documents les passages pertinents pour une question, puis génère une réponse en utilisant uniquement ces passages, de sorte que les réponses reflètent vos informations actuelles et peuvent citer leur provenance.
Un modèle d'IA généraliste sait beaucoup de choses sur le monde et rien de vos contrats, politiques, produits ou procédures. Le RAG relie les deux : il consulte votre matériel avant de répondre. L'essentiel de la qualité vient d'un travail peu glamour (nettoyer les documents, les découper de façon sensée, récupérer les bons passages et mesurer les résultats), et c'est là que nous concentrons l'essentiel de nos efforts. Nous testons les réponses sur de vraies questions de votre équipe avant que quiconque s'appuie sur le système au quotidien.
À qui s'adresse-t-elle ?
Organisations avec de grandes bases de connaissances
Politiques, procédures et manuels dans lesquels les employés peinent à chercher, ce qui entraîne des questions répétées et des réponses incohérentes.
Équipes de support
Agents et clients qui ont besoin de réponses exactes à partir de la documentation produit et des anciens tickets.
Équipes juridiques, de conformité et financières
Contrats, réglementations et rapports où les réponses doivent renvoyer à la clause ou au chiffre exact.
Produits qui ajoutent une recherche par IA
Produits SaaS et de contenu qui veulent que les utilisateurs posent des questions sur leurs propres données.
Ce qui est inclus, et ce que vous conservez
Ce qui est inclus
- Inventaire des sources et exigences d'accès
- Analyse de documents PDF, Word, HTML et de tableaux
- Nettoyage, dédoublonnage et métadonnées
- Stratégie de découpage adaptée à vos documents
- Embeddings et index vectoriel
- Recherche hybride par mots-clés et sémantique
- Reclassement pour la précision
- Génération des réponses avec citations
- Récupération tenant compte des autorisations
- Réindexation automatique lorsque le contenu change
- Jeu d'évaluation et indicateurs de qualité
- Interface de discussion ou API
Ce que vous recevez
Remis en fin de mission. À vous pour toujours.
- Système RAG déployé avec pipeline d'ingestion
- Interface de discussion ou API pour vos applications
- Rapport d'évaluation : précision, ancrage, qualité des citations
- Outils d'administration pour les sources et la réindexation
- Documentation de l'architecture et de la maintenance
Comment fonctionne un système RAG ?
Deux pipelines : l'un prépare votre contenu, l'autre répond aux questions grâce à lui.
Indexation : s'exécute quand votre contenu change
Vos sources
PDF, documents, centre d'aide, lignes de base de données
Découper et nettoyer
Découpage en passages, en conservant titres et métadonnées
Vectoriser
Transformer chaque passage en vecteur
Base vectorielle
Pinecone, Qdrant, pgvector…
Réponse : s'exécute à chaque question
Question
Depuis le chat, une API ou un outil interne
Récupérer
Recherche hybride, puis reclassement des meilleurs passages
Générer
Le modèle répond uniquement à partir de ces passages
Réponse citée
Avec des liens vers la source
D'où vient réellement la qualité d'un RAG ?
L'analyse : les PDF numérisés, les tableaux et les mises en page à plusieurs colonnes perdent leur sens s'ils sont extraits naïvement. Nous utilisons des analyseurs adaptés à chaque format et vérifions le résultat, car une réponse ne peut pas être meilleure que le texte sur lequel elle repose.
Le découpage et la récupération : les passages doivent être assez grands pour porter du contexte et assez petits pour être précis. Nous combinons la recherche sémantique et la recherche par mots-clés (essentielle pour les codes produit, les noms et les nombres) et reclassons les résultats pour que les meilleurs passages atteignent le modèle.
L'évaluation : nous construisons un jeu de vraies questions avec des réponses connues et mesurons la qualité de la récupération et des réponses avant le lancement et après chaque changement. Sans cela, les améliorations relèvent de la supposition.
RAG ou fine-tuning ?
| RAG | Fine-tuning | |
|---|---|---|
| Enseigne au modèle | Des faits issus de vos documents, au moment de la question | Un style, un format ou une tâche étroite |
| Reste à jour | Oui, mettez à jour les documents | Non, demande un réentraînement |
| Citations | Oui | No |
| Idéal pour | Répondre à des questions à partir d'informations qui changent | Format de sortie constant ou comportement spécialisé |
Comment fonctionnent les systèmes RAG, étape par étape
Chaque étape produit un résultat clair que vous pouvez relire. Le calendrier est convenu dans votre devis.
- 1
Audit des sources
Quel contenu existe, où il se trouve, qui peut le voir et à quelle fréquence il change.
- 2
Ingestion
Analyseurs, nettoyage et métadonnées pour chaque source, avec mises à jour automatiques.
- 3
Conception de la récupération
Découpage, embeddings, recherche hybride et reclassement réglés sur votre contenu.
- 4
Génération
Instructions de réponse avec citations, règles de refus et formats de sortie.
- 5
Évaluation
Précision et ancrage mesurés sur un jeu de tests construit avec vos experts.
- 6
Intégrer et lancer
Interface de discussion, API ou intégration dans votre produit, avec supervision.
Les outils, et ce qui détermine votre devis
Le prix dépend de votre projet et est convenu dans votre devis. Voici ce qui le fait varier.
| Facteur | Pourquoi c'est important |
|---|---|
| Volume et variété des sources | De nombreux formats et systèmes signifient plus d'analyseurs et de connecteurs. |
| Qualité des documents | Les documents numérisés, les tableaux complexes et une mise en forme incohérente demandent un traitement supplémentaire. |
| Contrôle d'accès | Respecter les autorisations par utilisateur sur toutes les sources ajoute de la conception et des tests. |
| Niveau de précision | Les domaines à enjeux élevés demandent des jeux d'évaluation plus grands et des règles de réponse plus strictes. |
| Exigences d'hébergement | Les modèles et bases vectorielles auto-hébergés coûtent plus à mettre en place que les services gérés. |
| Integration | Une discussion autonome est plus simple qu'intégrer les réponses dans des outils existants. |
| Domaine | Tools |
|---|---|
| Parsing | Unstructured, LlamaParse, analyseurs sur mesure, OCR pour les scans |
| Bases vectorielles | pgvector, Qdrant, Pinecone, Weaviate |
| Embeddings et rerankers | OpenAI, Cohere, Voyage, modèles open source |
| Orchestration | LlamaIndex, LangChain, Vercel AI SDK |
| Évaluation | Ragas, jeux de tests sur mesure, Langfuse |
Erreurs courantes à éviter
Ce qui tourne le plus souvent mal, et comment un bon projet l'évite.
Tout indexer tel quel
Des documents obsolètes, dupliqués et contradictoires produisent des réponses obsolètes et contradictoires. Triez d'abord.
Recherche vectorielle seule
La recherche sémantique rate les termes exacts comme les codes produit et les noms. Combinez-la avec la recherche par mots-clés.
Ignorer les autorisations
Si la récupération ne respecte pas les droits d'accès, l'IA peut révéler des documents qu'un utilisateur ne devrait pas voir.
Pas de jeu d'évaluation
Sans questions de test, personne ne sait si le système est bon, ni si le dernier changement l'a cassé.
Questions fréquentes
Qu'est-ce que le RAG en termes simples ?
Le RAG signifie que l'IA cherche avant de répondre. Au lieu de se fier à ce qu'elle a appris pendant son entraînement, elle cherche dans vos documents, lit les passages pertinents et répond à partir d'eux.
Le RAG est-il meilleur que le fine-tuning ?
Pour répondre à des questions à partir de votre contenu, généralement oui. Le RAG reste à jour lorsque les documents changent et peut citer ses sources. Le fine-tuning est meilleur pour enseigner à un modèle un style ou une tâche étroite.
Peut-il respecter qui a le droit de voir quoi ?
Oui. Nous associons des autorisations aux documents et filtrons la récupération par utilisateur, si bien que chacun n'obtient des réponses qu'à partir du contenu auquel il a accès.
Les données peuvent-elles rester sur nos propres serveurs ?
Oui. Nous pouvons faire tourner des modèles d'embeddings et de langage open source sur votre infrastructure pour que les documents ne la quittent jamais.
Fonctionne-t-il avec des PDF numérisés et des tableaux ?
Oui, avec de l'OCR et une analyse adaptée aux tableaux. Ces formats demandent un soin particulier, c'est pourquoi nous vérifions la qualité de l'analyse avant l'indexation.
Comment les mises à jour des documents sont-elles prises en compte ?
Les sources sont réindexées automatiquement lorsqu'elles changent ou selon un calendrier, et les documents supprimés sont aussi retirés de l'index.
Peut-il répondre dans une autre langue que celle des documents ?
Oui. Des embeddings et des modèles multilingues peuvent par exemple récupérer des documents allemands pour une question en anglais et répondre en anglais.
Quelle sera sa précision ?
Cela dépend de votre contenu et de vos questions. Nous mesurons la précision sur un jeu de tests avant le lancement et convenons du niveau acceptable pour votre cas d'usage.
Pouvons-nous l'utiliser dans Slack ou Teams ?
Oui. Le même système RAG peut alimenter une discussion web, un bot Slack ou Teams et une API pour vos propres applications.
Combien coûte son exploitation ?
L'hébergement de l'index plus l'utilisation du modèle par question. Nous estimons les coûts à partir du volume de documents et des questions attendues.
Les réponses peuvent-elles inclure des tableaux ou des instructions pas à pas ?
Oui. Les réponses peuvent être mises en forme sous forme de listes, de tableaux ou d'étapes, et citer le passage exact lorsque la formulation compte, comme une clause de contrat.
Et si les documents se contredisent ?
Le système peut faire ressortir les deux sources et indiquer qu'elles divergent, plutôt que d'en choisir une en silence. Les contradictions détectées ainsi sont de précieux signaux pour nettoyer votre documentation.
Pouvons-nous voir quelles questions ont été posées ?
Oui. Les questions, les sources récupérées et les réponses sont journalisées, avec un minimum de données personnelles, pour que vous repériez les lacunes et amélioriez le contenu.
Services associés
Développement de chatbots IA
Des chatbots qui répondent à partir de votre propre contenu.
Développement d'agents IA
Une IA qui agit dans vos outils, avec des garde-fous.
Intégration d'API d'IA
Des modèles de langage, de vision et de parole dans vos logiciels.
Scraping et extraction de données
Données structurées issues de sites web et de documents.
Développement d'API sur mesure
API REST, GraphQL et WebSocket documentées.
Pour aller plus loin
Systèmes RAG par secteur
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- Et ensuite ?
- 1Vous nous dites ce dont vous avez besoin
- 2Nous nous efforçons de répondre sous 24 heures avec des questions
- 3Vous recevez un devis écrit pour votre projet