Maîtrisez l’information, accélérez la décision
Notre service Pipeline RAG (Retrieval-Augmented Generation) vous permet de tirer pleinement parti de vos données internes pour alimenter des systèmes d’intelligence artificielle capables de générer des réponses précises, contextualisées et exploitables. Basée sur les technologies de vectorisation et d’indexation sémantique, cette approche innovante est conçue pour améliorer la pertinence des réponses générées par les modèles IA grâce à un accès intelligent aux documents d’origine.
Qu’est-ce qu’un Pipeline RAG ?
Un Pipeline RAG est un flux de traitement qui combine deux étapes fondamentales :
- Retrieval (récupération) – recherche de l’information la plus pertinente dans une base documentaire vectorisée.
- Augmented Generation (génération augmentée) – génération de texte ou de réponse enrichie, contextualisée par les données extraites.
Cela permet de contourner les limites des LLM classiques en connectant votre IA à votre propre corpus documentaire structuré ou non structuré.
Méthodologie et Processus
1. Ingestion & Pré-traitement documentaire
Nous collectons et structurons vos sources : PDF, HTML, DOCX, bases de données, CMS, contenus CRM ou ERP.
→ Nettoyage, normalisation, suppression des doublons.
2. Segmentation & Vectorisation
Les documents sont découpés (chunking) de manière optimisée puis transformés en vecteurs via des embeddings sémantiques.
→ Utilisation de modèles avancés compatibles avec Qdrant ou Milvus.
3. Indexation vectorielle
Nous organisons les vecteurs dans une base de données vectorielle haute performance (comme Qdrant ou Milvus) pour permettre une recherche rapide et précise.
→ Indexation thématique, pondération, enrichissement des métadonnées.
4. Requêtage contextuel (Retrieval)
Lors d’une requête utilisateur, le système extrait dynamiquement les contenus les plus pertinents en temps réel.
→ Algorithmes de similarité sémantique, filtres personnalisés.
5. Génération augmentée (RAG)
Un modèle de génération (comme LLaMA, Mistral ou GPT) produit une réponse enrichie à partir des contenus retrouvés.
→ Réponses contextualisées, sources citées, tonalité personnalisable.
Cas d’usage concrets
- Chatbot support client alimenté par une base documentaire interne.
- Outil d’aide à la décision pour services juridiques ou RH.
- Génération automatique de briefs marketing ou de synthèses produit.
- Système de veille concurrentielle ou réglementaire intelligent.
- Moteur de recommandation basé sur les retours clients ou les notes internes.
Bénéfices pour votre entreprise
- Accès intelligent à vos données métier : transformez vos archives et documents en assistants IA pertinents.
- Optimisation du service client : réponses précises, rapides et traçables à partir de vos bases internes.
- Automatisation du marketing prédictif : analyse des données, génération de contenu ciblé, segmentation comportementale.
- Interopérabilité avec vos outils existants : CRM, intranet, cloud, plateformes internes.
- Confidentialité et contrôle : traitement local possible (on-premise), sans exposition des données à des services tiers.