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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.
Vos fichiers sont découpés, transformés en vecteurs sémantiques et stockés dans une base vectorielle (Pinecone, Weaviate, pgvector…).
À chaque question, les passages les plus pertinents sont extraits — par sens, pas par mots-clés — en quelques millisecondes.
Le LLM (Claude, GPT-4) formule une réponse cohérente en s'appuyant uniquement sur les extraits récupérés, avec citation de source.
Posez des questions comme vous les formuleriez à un collègue. Pas besoin de mots-clés exacts ni de filtres complexes.
Le modèle ne génère que ce qui est attesté par vos documents. Chaque réponse est accompagnée de sa source originale.
PDF, Word, Notion, Confluence, HTML, bases SQL, JSON, emails — nous indexons vos sources où qu'elles se trouvent.
Dès qu'un document est modifié, l'index est reindexé. Vos utilisateurs accèdent toujours à la dernière version.
Architecture optimisée pour répondre en moins d'une seconde, même sur des corpus de milliers de documents.
Au-delà de la simple Q&A : des agents peuvent raisonner en plusieurs étapes, comparer des documents ou générer des synthèses.
Contactez-nous pour un audit de vos sources et une démonstration sur vos propres documents.