Génération augmentée par récupération (RAG)
Des réponses IA sourcées, fondées sur vos connaissances
Les LLM inventent. La génération augmentée par récupération (RAG) corrige ce défaut en allant chercher vos vrais documents avant de répondre. Nos services de développement RAG couvrent l’ensemble du projet — découpage, embeddings, reranking et évaluation — pour des réponses toujours sourcées et des citations toujours réelles.
01Présentation
Ce que nos services de développement RAG vous apportent
Le RAG semble simple, mais l’est rarement. La stratégie de découpage, le choix des embeddings, le réglage du reranker et la conception des prompts influencent tous la qualité des réponses. Que vous ayez besoin d’une base de connaissances RAG d’entreprise, d’une plateforme de recherche documentaire ou d’un assistant métier, nous concevons la couche de recherche autour de votre corpus réel — pas d’un modèle générique. Le RAG se combine aussi très bien avec des agents IA qui agissent à partir de ce qu’ils retrouvent. Nous avons conçu des systèmes RAG pour le coaching, la recherche et l’intelligence documentaire, et nous savons où se cachent les cas limites.
02Pourquoi ce service
Pourquoi choisir nos systèmes RAG
01
Des réponses sourcées
Des réponses appuyées sur vos documents sources, avec une citation pour chaque affirmation.
02
Une recherche optimisée
Découpage, embeddings et reranking configurés pour vos types de documents.
03
Une qualité mesurable
Des pipelines d’évaluation qui détectent les régressions de recherche avant qu’elles n’atteignent vos utilisateurs.
04
Indépendant des fournisseurs
OpenAI, Anthropic, Gemini ou open source. Qdrant, Pinecone, pgvector. Nous changeons de brique sans réécriture.
03Notre méthode
Comment nous construisons votre système RAG
01
Conception du corpus
Documents sources, contrôle d’accès, stratégie de mise à jour et approche de découpage.
02
Pipeline d’indexation
Embeddings, mise en place de la base vectorielle et filtrage par métadonnées.
03
Recherche & génération
Expansion des requêtes, reranking, conception des prompts et génération en streaming avec citations.
04
Évaluation & suivi
Jeux de tests de référence, évaluation de la qualité des réponses et suivi de la dérive en production.
04Applications
Les cas d’usage RAG que nous développons
05Technologies
Notre stack technique RAG
06FAQ
Questions fréquentes sur le RAG
Qu’est-ce que la génération augmentée par récupération (RAG) ?
Le RAG est une technique qui récupère les informations pertinentes dans vos propres documents et données avant que le modèle de langage ne génère sa réponse. Au lieu de s’appuyer sur ce que le modèle a mémorisé pendant son entraînement, il répond à partir de vos sources réelles et à jour — avec des citations vérifiables.
Comment le RAG évite-t-il les hallucinations de l’IA ?
En fondant chaque réponse sur des sources récupérées. Le modèle a pour consigne de répondre uniquement à partir des documents trouvés, et chaque affirmation est accompagnée d’une citation — les réponses non étayées sont donc immédiatement visibles au lieu d’être présentées comme des faits.
RAG ou fine-tuning : de quoi avons-nous besoin ?
Le RAG est le bon choix lorsque vos connaissances évoluent souvent ou doivent être citées : il se met à jour dès que vos documents changent. Le fine-tuning convient à un ton, un format ou un comportement spécialisé figés. De nombreux systèmes en production combinent les deux, et nous pouvons déterminer ce qui s’applique à votre cas.
Combien de temps faut-il pour développer un système RAG ?
Une preuve de concept ciblée prend généralement quelques semaines, pas plusieurs mois. Le déploiement complet en production dépend de la taille du corpus, des exigences de contrôle d’accès et des intégrations — nous cadrons tout cela avant de commencer.
De combien de données avons-nous besoin pour le RAG ?
Une douzaine de documents peut suffire pour un domaine restreint. Les corpus plus volumineux demandent davantage de réglages sur le découpage et le reranking.
Comment évaluez-vous la qualité d’un système RAG ?
Jeux de tests de référence avec réponses attendues, taux de réussite de la recherche, exactitude des citations et évaluations humaines à l’aveugle.
07À découvrir aussi
Autres services
Fine-tuning de modèles
Fine-tuning de LLM et de modèles sur mesure à partir de vos données quand le prompting ne suffit plus. Fine-tuning supervisé, par préférences et spécialisé par domaine.
Croissance produit & publicité
Gestion de vos campagnes payantes, analyse des campagnes par IA et analytics produit, avec des ingénieurs qui livrent les améliorations de tunnel et d’onboarding que révèlent les données.
SEO
SEO technique, vitesse du site, pages programmatiques et systèmes de contenu, par une équipe qui écrit le code et livre elle-même les améliorations.
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