Les bases de connaissance traditionnelles stockent des informations ; les nouvelles bases vectorielles les comprennent. En associant des technologies de recherche sémantique et des modèles de langage, il devient possible d’interroger la mémoire de l’entreprise de manière naturelle et précise, même sans connaître les mots-clés exacts.
Chez Bynome, nous concevons des bases de connaissance dédiées qui transforment les documents, emails, rapports et données métiers en connaissance exploitable. Chaque donnée est vectorisée, enrichie de métadonnées, et reliée à son contexte d’origine pour offrir une recherche intelligente et des réponses explicables. Ces bases sont au cœur des pipelines RAG (Retrieval-Augmented Generation) et alimentent directement les assistants et agents IA déployés sur vos environnements.
Objectif : créer une mémoire organisationnelle vivante, sécurisée et interrogeable, qui alimente vos IA et vos collaborateurs avec des réponses fiables, contextualisées et toujours à jour.
Méthodologie / Bénéfices :
1. Audit et structuration de la donnée
Inventaire et classification des sources internes selon leur fiabilité, format et fréquence de mise à jour.
2. Vectorisation et indexation intelligente
Conversion des contenus textuels, tabulaires ou multimédias en représentations sémantiques interrogeables.
3. Intégration sécurisée dans vos systèmes
Hébergement local (Qdrant, ChromaDB, Milvus) et interfaçage direct avec vos modèles et API internes.
4. Recherche contextuelle avancée
Requêtes en langage naturel, filtrage par domaine, score de confiance et traçabilité des sources.
5. Mise à jour automatique
Synchronisation continue avec vos dépôts de documents et systèmes métiers, sans rupture de service.