LLM & RAG
Vos documents deviennent une base de connaissances interrogeable en langage naturel, avec des réponses sourcées.
L'IA n'a de valeur que branchée sur votre réalité. Je transforme vos contrats, procédures et historiques en une base qu'on interroge en langage clair, et chaque réponse cite ses sources. Fini les heures de recherche, fini les réponses inventées.
Repères
2 s
pour une réponse sourcée dans vos documents
100 %
des réponses citent leurs sources
0
réponse inventée tolérée en production
Ce que je construis
RAG documentaire
Contrats, procédures, historiques: vos documents deviennent interrogeables en langage naturel, avec citation des sources.
RAG · Réponses sourcées · Recherche sémantique
Recherche & extraction
Retrouver, extraire et structurer l'information noyée dans vos fichiers, e-mails et bases, à l'échelle.
Extraction · Structuration · pgvector · Qdrant
Choix et intégration des modèles
Le bon modèle pour chaque tâche (Claude, GPT, open-source), branché proprement sur vos systèmes.
Claude · OpenAI · Open-source · MCP
La promesse
La bonne réponse, sourcée, en quelques secondes.
Avant, après
Des heures à chercher dans vos documents
Une réponse sourcée en quelques secondes
Des réponses qu'on ne peut pas vérifier
Chaque réponse cite sa source
La stack
Claude
OpenAI
RAG
pgvector
Qdrant
Embeddings
Reranking
Python
Questions franches
Combien de temps pour mettre un RAG en place ?
Un POC sur un sous-ensemble de vos documents prend quelques semaines. Un RAG complet en production, avec nettoyage du corpus, evals et déploiement, se compte en semaines à quelques mois selon le volume et l'état de vos documents.
Un RAG peut-il halluciner ?
Beaucoup moins qu'un LLM seul, mais oui, sans garde-fous. C'est pour ça que chaque réponse cite ses sources, que les questions hors corpus sont refusées, et que je mesure le taux de réponses correctes avec des evals avant chaque mise en production.
Mes documents restent-ils confidentiels ?
Oui. Selon vos contraintes, le RAG tourne sur un cloud UE ou entièrement dans votre infrastructure avec des modèles privés. Vos documents ne servent jamais à entraîner des modèles publics.
Quels documents peut-on brancher ?
PDF, Word, e-mails, wikis internes, bases métier: tout ce qui contient du texte s'indexe. Le vrai sujet n'est pas le format, c'est la qualité du corpus: je trie, je dédoublonne et je date avant d'indexer.
Contact
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Réponse sous 24 h · premier échange gratuit et sans engagement.