AI that knows your business.
Connect your LLMs to your internal data. Documentation, knowledge bases, history... Get precise answers based on YOUR information.
TL;DR
Keerok implemente des systemes RAG (Retrieval Augmented Generation) pour connecter l'IA a vos donnees internes : documentation, bases de connaissances, historiques. Technologies : LangChain, Pinecone, Weaviate, Chroma.
How RAG works
Indexing
Your documents are chunked, vectorized and stored in a vector database.
Retrieval
For each question, the most relevant passages are retrieved through semantic search.
Generation
The LLM generates a response based on retrieved documents + its knowledge.
Use Cases
Internal Support
An assistant that instantly answers employee questions based on internal documentation.
Technical Documentation
Query your manuals, procedures and technical knowledge bases in natural language.
Legal & Compliance
Search contract clauses, verify compliance, analyze legal documents.
Onboarding
Accelerate onboarding of new employees with an assistant that knows everything about the company.
Compatible Sources
They Trusted Us
Frequently asked questions
Qu'est-ce que le RAG (Retrieval Augmented Generation) ?
Le RAG est une technique qui combine la recherche d'information avec la génération de texte par IA. Au lieu de se fier uniquement aux connaissances du modèle, le RAG récupère d'abord les documents pertinents dans votre base de données, puis les utilise comme contexte pour générer des réponses précises et sourcées. Cela réduit les hallucinations et garantit des réponses basées sur vos données.
RAG vs fine-tuning : quelle approche choisir ?
Le RAG est idéal quand vos données changent fréquemment, car il suffit de mettre à jour l'index documentaire. Le fine-tuning convient pour enseigner un style ou un format spécifique au modèle. Le RAG est moins coûteux, plus rapide à mettre en place, et offre une meilleure traçabilité des sources. Dans la majorité des cas entreprise, le RAG est la solution recommandée.
Quels documents peut-on indexer avec le RAG ?
Le RAG peut indexer pratiquement tout type de document : PDF, Word, Excel, PowerPoint, pages web, emails, bases de données SQL, wikis (Notion, Confluence), documentation technique, tickets de support, contrats, et fichiers texte. Les documents sont découpés en chunks, vectorisés et stockés dans une base vectorielle pour une recherche sémantique rapide.
Comment mesurer la qualité d'un système RAG ?
La qualité d'un RAG se mesure sur plusieurs axes : la pertinence des documents récupérés (recall/precision), la fidélité des réponses aux sources (faithfulness), la couverture des questions (answer relevancy), et l'absence d'hallucinations. Des outils comme RAGAS ou LangSmith permettent d'automatiser ces évaluations. Keerok met en place des pipelines de test pour garantir la qualité.
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