INDEXATION VECTOR DB QUERY RETRIEVAL GENERATION
RAG - Retrieval Augmented Generation

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.

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Comment fonctionne le RAG

1

Indexation

Vos documents sont découpés, vectorisés et stockés dans une base de données vectorielle.

PDF Word Notion Web
2

Retrieval

À chaque question, les passages les plus pertinents sont récupérés par recherche sémantique.

similarity_search(query) → top_k
3

Generation

Le LLM génère une réponse en s'appuyant sur les documents récupérés + ses connaissances.

LLM(context + query) → answer

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

PDF
Documents
DOC
Word
XLS
Excel
N
Notion
C
Confluence
API
Web

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