RAG & Recherche Sémantique

Permettez à vos équipes et à vos clients d'interroger votre base documentaire en langage naturel — avec des réponses précises, sourcées et toujours à jour.

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RAG & recherche

RAGEmbeddingsSources

Comment fonctionne le RAG ?

Étape 1

Ingestion des documents

Vos fichiers sont découpés, transformés en vecteurs sémantiques et stockés dans une base vectorielle (Pinecone, Weaviate, pgvector…).

Étape 2

Recherche sémantique

À chaque question, les passages les plus pertinents sont extraits — par sens, pas par mots-clés — en quelques millisecondes.

Étape 3

Génération de réponse

Le LLM (Claude, GPT-4) formule une réponse cohérente en s'appuyant uniquement sur les extraits récupérés, avec citation de source.

Ce que notre solution apporte

Recherche en langage naturel

Posez des questions comme vous les formuleriez à un collègue. Pas besoin de mots-clés exacts ni de filtres complexes.

Réponses ancrées dans vos données

Le modèle ne génère que ce qui est attesté par vos documents. Chaque réponse est accompagnée de sa source originale.

Multi-formats supportés

PDF, Word, Notion, Confluence, HTML, bases SQL, JSON, emails — nous indexons vos sources où qu'elles se trouvent.

Index mis à jour automatiquement

Dès qu'un document est modifié, l'index est reindexé. Vos utilisateurs accèdent toujours à la dernière version.

Latence faible, haute disponibilité

Architecture optimisée pour répondre en moins d'une seconde, même sur des corpus de milliers de documents.

Agents multi-étapes

Au-delà de la simple Q&A : des agents peuvent raisonner en plusieurs étapes, comparer des documents ou générer des synthèses.

Sources que nous indexons

Documentation interne

Manuels techniques
Politiques RH
Procédures qualité

Support client

Base de connaissance
Historique de tickets
FAQ produit

E-commerce & catalogue

Fiches produit
Guides d'utilisation
Conditions générales

Données métier

Rapports financiers
Comptes-rendus
Contrats et annexes

Questions fréquentes

C'est quoi le RAG exactement ?

RAG signifie Retrieval-Augmented Generation. C'est une architecture qui combine une recherche sémantique sur vos documents (retrieval) avec un modèle de langage (LLM) pour générer une réponse précise et contextualisée. Contrairement au LLM seul, le RAG ne fabrique pas de réponses : il les appuie sur vos sources réelles.

Mes documents confidentiels restent-ils privés ?

Oui. Les documents sont indexés localement ou sur votre propre infrastructure cloud. Le LLM ne les voit que par extraits pertinents au moment de la requête. Aucun document n'est envoyé en entier à des services tiers.

Combien de documents peut-on indexer ?

Théoriquement sans limite. Nous avons traité des corpus allant de quelques dizaines de pages à plusieurs centaines de milliers. Les performances restent constantes grâce à la recherche vectorielle.

Quelle différence avec un moteur de recherche classique (Elasticsearch) ?

Un moteur de recherche classique cherche des correspondances textuelles exactes. La recherche sémantique vectorielle comprend le sens : 'procédure d'urgence' trouvera aussi 'protocole en cas d'incident', même si les mots ne se correspondent pas.

Peut-on citer les sources dans les réponses ?

Oui, c'est une fonctionnalité native de nos implémentations RAG. Chaque réponse indique le document source, la page et l'extrait exact utilisé — pour que l'utilisateur puisse vérifier et aller plus loin.

Votre base documentaire mérite d'être interrogeable

Contactez-nous pour un audit de vos sources et une démonstration sur vos propres documents.

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