Base documentaire & RAG : Utiliser l’IA pour interroger vos documents

Le RAG (Retrieval-Augmented Generation) est une méthode d’intelligence artificielle qui permet à un modèle de langage de générer des réponses en s’appuyant sur une base documentaire préexistante, comme des rapports, des FAQ ou des archives internes.

Les modèles de langage seuls ne suffisent pas toujours : ils peuvent manquer de précision, d’actualité ou de traçabilité. Le RAG permet de dépasser ces limites en connectant l’IA à une base documentaire dynamique, garantissant des réponses fiables, contextualisées et vérifiables.

Indexation vectorielle : pour transformer vos données en bases sémantiques interrogeables rapidement, et retrouver l’information pertinente au bon moment.
Embeddings : pour représenter le sens des contenus et rapprocher les informations similaires, quelle que soit leur forme (texte, image, données relationnelles).
Pipeline RAG complet : retrieval, reranking, prompt injection et génération orchestrés pour maximiser la pertinence et réduire les approximations.
Optimisation du contexte : chunking intelligent, gestion des fenêtres mémoire et stratégies de couverture documentaire pour enrichir les réponses.
Évaluation des performances : suivi de la groundedness, du taux d’hallucination et des scores de pertinence pour garantir la qualité et la fiabilité.

L’objectif : allier la puissance des modèles de langage à la solidité des données métiers, afin de fournir des réponses précises, traçables et adaptées aux enjeux stratégiques.