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Applications IA & RAG

Votre savoirrépond auxquestions.

Nous transformons manuels, politiques, contrats et tickets en un assistant auquel vos équipes et vos clients peuvent se fier — ancré, sourcé et mesurable.

pgvector[1] p.4[2] §3✓ grounded

Modules

  • Document ingestion
  • Hybrid search
  • Chat with citations
  • Admin & analytics
  • Prompt manager
  • Evaluation suite
  • WhatsApp bot

Développé avec

  • Claude
  • OpenAI
  • PostgreSQL
  • pgvector
  • NestJS
  • Next.js
Fonctionnalités

Tout ce dont un système RAG sérieux a besoin

Ingérez tout

PDF, Word, tableurs, sites web, Notion, Drive et bases de données — découpés, nettoyés et vectorisés automatiquement.

Recherche hybride

La recherche sémantique pgvector combinée au classement par mots-clés et aux filtres de métadonnées, pour faire remonter le bon paragraphe à chaque fois.

Ancré, avec citations

Chaque réponse renvoie à son passage source. Pas de source, pas d’affirmation.

Garde-fous & droits d’accès

Accès au niveau des lignes, masquage des données personnelles et limites thématiques : chaque utilisateur ne voit que ce qu’il est autorisé à voir.

Évalué, pas deviné

Des jeux de questions de référence et une notation des réponses s’exécutent à chaque modification des prompts ou des modèles.

S’intègre à votre stack

API REST, WhatsApp, Slack, widget web ou intégration dans votre produit existant.

Notre méthode de livraison

De vos documents à un assistant fiable, en quelques semaines

  1. 01

    Audit des connaissances

    Semaine 1

    Nous cartographions les sources, les règles d’accès et les 50 questions les plus importantes.

  2. 02

    Pipeline & index

    Semaines 2–3

    Ingestion, stratégie de découpage et recherche hybride ajustées sur vos données.

  3. 03

    Assistant & garde-fous

    Semaines 3–4

    Interface de chat, citations, droits d’accès et limites de sécurité.

  4. 04

    Évaluer & lancer

    Semaine 5+

    Notation sur jeu de référence, pilote avec le personnel, puis déploiement en production supervisé.

Questions fréquentes

Vos questions sur le RAG, nos réponses

01Nos données serviront-elles à entraîner des modèles d’IA ?

Non. Nous utilisons des conditions API entreprise dans lesquelles les fournisseurs n’entraînent pas leurs modèles sur vos données, et nous pouvons exécuter des modèles open-weight entièrement sur vos propres serveurs si nécessaire.

02Quelle est la précision des réponses ?

Les réponses se limitent aux passages récupérés et les citent. Avant le lancement, nous mesurons la précision sur un jeu de référence composé de vos vraies questions, puis nous la suivons en continu.

03Peut-il fonctionner sur site ?

Oui. Toute la pile — base de données, index vectoriel, application et éventuellement le modèle — peut être déployée au sein de votre réseau.

À lire aussi

Une pile de documents que personne ne lit ?

Envoyez-nous un échantillon. Nous vous montrerons un prototype fonctionnel qui y puise ses réponses.