Le RAG (Retrieval-Augmented Generation) permet à vos agents IA de répondre avec précision en utilisant vos propres données et documents.
Au lieu de s'appuyer uniquement sur leurs connaissances générales, les modèles IA recherchent d'abord dans votre base de connaissances pour fournir des réponses contextuelles, précises et à jour.
Vos Données, Votre Intelligence:
Le RAG transforme votre documentation interne en un assistant IA qui connaît parfaitement votre entreprise, vos produits et vos processus.
Notre Approche RAG
Nous développons des systèmes RAG en Python pour des performances et une flexibilité maximales, bien supérieures aux solutions no-code.
| Avantage | Description |
|---|---|
| Performance Optimale | Python nous permet d'optimiser finement les embeddings et la recherche |
| Ingestion Multi-Format | Nous traitons tous types de documents (PDF, DOCX, HTML, Markdown, etc.) |
| Embeddings Performants | Modèles d'embeddings optimisés pour votre domaine et votre langue |
| Veille Continue | Mise à jour automatique de votre base de connaissances |
| Mémoire Persistante | Le RAG sert aussi de mémoire long terme pour vos agents |
| Amélioration Continue | Optimisation basée sur les retours et les performances réelles |
Ce Que Nous Construisons
📚 Ingestion Intelligente de Documents
Nous ingérons et structurons tous types de contenus pour alimenter votre RAG :
PDF, DOCX, Excel, PowerPoint avec extraction intelligente de la structure et du contenu.
Pages web, articles, documentation en ligne avec nettoyage et formatage automatique.
Emails, tickets support, chats pour enrichir votre base de connaissances.
Documentation technique, code source, APIs avec parsing spécialisé.
🎯 Embeddings Performants
Nous ne nous contentons pas des embeddings génériques. Nous optimisons pour votre cas d'usage :
- Choix du modèle – OpenAI, Cohere, voyage-ai, BGE selon vos besoins
- Fine-tuning d'embeddings – Entraînement sur votre vocabulaire métier
- Multi-langue – Embeddings optimisés pour français, anglais ou multilingue
- Chunking intelligent – Découpage optimal de vos documents pour la précision
- Metadata enrichment – Ajout de contexte pour améliorer la recherche
Optimisation Continue:
Nous analysons les performances de recherche et ajustons continuellement la stratégie d'embeddings, le chunking et les paramètres de retrieval.
Veille Continue & Mise à Jour
Vos données évoluent ? Votre RAG aussi.
Monitoring des Sources
Surveillance automatique de vos sources de données (docs, sites web, bases de données) pour détecter les changements.
Ingestion Automatique
Dès qu'un nouveau document est détecté ou modifié, il est automatiquement traité et ajouté au RAG.
Versioning Intelligent
Gestion des versions de documents pour garder l'historique et permettre le rollback si nécessaire.
Déduplication
Élimination automatique des contenus dupliqués pour garder une base de connaissances propre et efficace.
Mémoire Persistante
Au-delà de la documentation, votre RAG devient la mémoire long terme de vos agents :
- Conversations passées – Vos agents se souviennent des échanges précédents
- Décisions & Contexte – Historique des actions et du contexte métier
- Apprentissage continu – Les corrections et feedbacks enrichissent la base
- Personnalisation – Mémoire spécifique par utilisateur ou par projet
Graph RAG : La Prochaine Génération
Le Graph RAG va au-delà du RAG vectoriel classique en modélisant les relations entre concepts.
Pourquoi le Graph RAG ?
Comprend les liens entre entités, concepts et documents au lieu de simplement chercher par similarité.
Capable de déduire des informations en suivant les relations dans le graphe de connaissances.
Agrège intelligemment des informations provenant de documents reliés pour des réponses complètes.
Technologies Graph RAG
Nous implémentons des Graph RAG avec :
| Technologie | Usage |
|---|---|
| Neo4j | Base de données graphe robuste pour modéliser des relations complexes |
| LightRAG | Framework léger avec graphes de connaissances intégrés |
| Knowledge Graphs | Construction automatique de graphes à partir de vos documents |
| Cypher Queries | Requêtes graphe avancées pour retrieval précis |
Précision +40%:
Les Graph RAG offrent jusqu'à 40% de précision supplémentaire sur des domaines de connaissances complexes avec de nombreuses relations entre concepts.
Architecture Technique
Notre stack RAG est conçue pour la performance et la scalabilité :
Backend
- Python + LangChain/LlamaIndex – Orchestration RAG avancée
- FastAPI – APIs performantes pour interroger le RAG
- Celery + Redis – Traitement asynchrone de documents volumineux
Vector Databases
- Pinecone – Cloud vector DB scalable
- Qdrant – Open-source, self-hosted, performant
- ChromaDB – Léger, parfait pour prototypes et petits volumes
Graph Databases
- Neo4j – Leader des bases graphes pour Graph RAG
- LightRAG – Framework léger avec graphes intégrés
Processing
- Unstructured.io – Parsing avancé de documents complexes
- LlamaParse – Extraction intelligente de PDFs et documents
- Custom Parsers – Parsers Python sur mesure pour formats spécifiques
Cas d'Usage Concrets
| Client Type | Solution RAG |
|---|---|
| Support Client | RAG sur base de connaissances produit, 95% de réponses automatiques |
| Cabinet Juridique | Graph RAG avec Neo4j sur 15 000 documents légaux, recherche contextuelle |
| E-commerce | RAG sur catalogue produits + retours clients pour recommandations |
| Entreprise Tech | RAG sur documentation technique interne, onboarding automatisé |
| Consulting | RAG avec mémoire client pour contextualisation des interactions |
Quand Implémenter un RAG ?
Le RAG est idéal dans ces situations :
✅ Documentation volumineuse – Vous avez des centaines ou milliers de documents
✅ Connaissances spécifiques – Votre domaine nécessite une expertise non disponible dans les modèles génériques
✅ Mise à jour fréquente – Vos informations changent régulièrement
✅ Précision critique – Les réponses doivent être exactes avec sources traçables
✅ Support client – Vous voulez automatiser les réponses aux questions courantes
✅ Mémoire contextuelle – Vos agents doivent se souvenir du contexte long terme
Notre Processus RAG
Audit de Contenus
Inventaire de vos sources de données, évaluation de la qualité et identification des formats.
Architecture & Stack
Choix de la vector database, des modèles d'embeddings et de la stratégie de chunking optimale.
Ingestion & Indexation
Traitement de vos documents, création des embeddings et indexation dans la base vectorielle.
Optimisation Retrieval
Tests de recherche, ajustement des paramètres et amélioration de la précision.
Veille & Maintenance
Mise en place de la veille continue et des processus de mise à jour automatique.
Prêt à Créer Votre RAG ?
Pour des performances ultimes, combinez RAG et fine-tuning de modèles.
Intégrez votre RAG dans des agents Python avancés avec interfaces React.
Discutons de votre projet RAG et de votre base de connaissances.
RAG + Graph = Puissance Maximale:
Notre recommandation : commencer avec un RAG vectoriel classique, puis évoluer vers Graph RAG si votre domaine nécessite la compréhension de relations complexes.