Pipelines RAG
Des réponses ancrées dans vos données, avec citations
Nous concevons des pipelines de génération augmentée par récupération (RAG) qui ancrent les réponses de l’IA dans vos propres documents, bases de données et bases de connaissances — des réponses précises et citées, mesurées par un harnais d’évaluation plutôt qu’estimées.
01 / Cas d’usage
Transformez vos documents en connaissances IA interrogeables.
Trouvez l’information par le sens, pas seulement par mots-clés.
Obtenez des réponses précises à partir de vos documents.
Des LLM ancrés dans vos données propriétaires.
02 / Stack
Standard du secteur, ennuyeux dans le bon sens : des outils d’avenir, que le prochain ingénieur connaîtra aussi.
Bases de données vectorielles
Pinecone
Base de données vectorielle managée pour la production
Weaviate
Moteur de recherche vectorielle open source
Qdrant
Recherche de similarité vectorielle haute performance
Chroma
Base de données d’embeddings légère
pgvector
Recherche vectorielle dans PostgreSQL
Modèles d’embeddings
OpenAI Embeddings
text-embedding-3-small/large
Cohere Embed
Modèles d’embeddings multilingues
Voyage AI
Embeddings spécifiques à un domaine
BGE/E5
Modèles d’embeddings open source
Frameworks RAG
LangChain
Outillage RAG complet
LlamaIndex
Framework de données pour applications LLM
Haystack
Framework NLP de bout en bout
Unstructured
Analyse et découpage de documents
03 / Approche
Un découpage intelligent des documents pour une récupération optimale.
Une recherche en moins d’une seconde parmi des millions de documents.
Vos données restent sécurisées grâce à une protection de niveau entreprise.
Combinez recherche sémantique et par mots-clés pour de meilleurs résultats.
04 / Standards
Nous respectons les standards du secteur et des méthodes éprouvées sur chaque projet — c’est ce qui fait tenir le devis.
05 / Infrastructure
Start
Dites-nous à quoi vos documents doivent répondre. Un ingénieur senior vous répond avec un périmètre et un prix honnêtes.
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