L'IA qui connaît votre métier.
Connectez vos LLMs à vos données internes. Documentation, bases de connaissances, historiques... Obtenez des réponses précises basées sur VOS informations.
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.
Comment fonctionne le RAG
Indexation
Vos documents sont découpés, vectorisés et stockés dans une base de données vectorielle.
Retrieval
À chaque question, les passages les plus pertinents sont récupérés par recherche sémantique.
Generation
Le LLM génère une réponse en s'appuyant sur les documents récupérés + ses connaissances.
Cas d'usage
Support interne
Un assistant qui répond instantanément aux questions des employés en s'appuyant sur la documentation interne.
Documentation technique
Interrogez vos manuels, procédures et bases de connaissances techniques en langage naturel.
Juridique & Conformité
Recherchez des clauses contractuelles, vérifiez la conformité, analysez des documents juridiques.
Onboarding
Accélérez l'intégration des nouveaux collaborateurs avec un assistant qui connaît tout sur l'entreprise.
Sources compatibles
Ils nous ont fait confiance
Questions fréquentes
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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