IA & Automatisation
Recherchez dans tout ce que votre entreprise sait
Les connaissances d’une organisation ont tendance à se trouver dans les pires endroits possibles : un disque partagé, une décennie d’e-mails, des PDF jamais rouverts depuis leur signature. La génération augmentée par récupération rend ces connaissances interrogeables par sens plutôt que par nom de fichier, et fournit des réponses qui citent leurs sources.
Indicatif
À partir de £9 000
Prix fixe convenu par écrit avant le début de la réalisation.
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Le problème que cela résout
La recherche par mots-clés échoue parce que les utilisateurs ne se souviennent pas des termes employés dans un document. Les mêmes questions sont donc posées sur Slack, le personnel expérimenté devient un goulot d'étranglement, et les décisions sont prises sur la base de détails à moitié oubliés. Le savoir existe ; il est simplement inaccessible.
Ce que vous obtenez
Pipeline d'ingestion de documents
Traitement des PDF, fichiers Word, tableurs, wikis, tickets et e-mails avec un analyseur sensible à la mise en page, afin que les tableaux et la structure soient conservés au lieu de se transformer en bruit.
Stratégie de découpage et d'intégration vectorielle
Tailles de fragments et chevauchements ajustés en fonction de vos types de documents et évalués — cette seule décision détermine la plupart des différences de précision entre un bon système RAG et un système inutile.
Récupération hybride
Recherche vectorielle sémantique combinée avec une correspondance par mots-clés et un réordonnancement, car une recherche purement vectorielle manque systématiquement des identifiants exacts comme les numéros de pièce ou les références de clause.
Résultats respectant les autorisations
Récupération filtrée selon les droits d'accès de l'utilisateur, afin qu'une couche de recherche IA ne devienne pas un canal de fuite de données accidentel.
Réponses avec citations
Les réponses citent et renvoient au passage source, permettant la vérification et renforçant la confiance nécessaire pour que le système soit réellement utilisé.
Actualité et réindexation
Réindexation planifiée et déclenchée par les modifications, avec détection des changements, afin que les documents obsolètes ne soient plus cités comme valides.
Notre méthode de travail
Inventaire du corpus
Nous recensons les documents existants, leurs formats et l'emplacement des versions officielles — souvent la partie la plus difficile du projet.
Jeu de données d'évaluation de récupération
Questions réelles accompagnées des documents sources corrects, afin que la qualité de la récupération soit mesurée plutôt que supposée.
Construction et ajustement du pipeline
Ingestion, découpage, intégration vectorielle et réordonnancement, itérés sur le jeu de données d'évaluation jusqu'à ce que la précision soit acceptable.
Interface
Une interface de recherche, un assistant interne ou une API appelée par vos outils existants — selon ce qui permet de fournir des réponses là où le travail se fait.
Déploiement avec capture des retours
Boutons de validation/non-validation des réponses alimentant une file de révision, afin que la récupération continue de s'améliorer à partir de l'utilisation réelle.
Ce à quoi vous devez vous attendre
- Précision de récupération mesurée sur votre propre jeu de questions
- Les réponses citent et renvoient au passage source
- Contrôle d'accès respecté au moment de la récupération
- Les documents obsolètes ne s'affichent plus comme directives actuelles
Créé avec
- pgvector
- Qdrant
- Mistral
- Claude
- Python
- TypeScript
- PostgreSQL
- Redis
- Docker
- Unstructured
Mainstream, well-supported technology — chosen so you can hire for it and so another team could take the project over.
RAG & Bases de connaissances — your questions
Y compris les questions relatives au coût, que la plupart des agences omettent sur leur site.
Un assistant généraliste ne connaît rien de vos contrats, de vos tarifs ou de vos politiques internes, et n'hésitera pas à improviser. Le RAG récupère d'abord les passages pertinents de vos propres documents et limite la réponse à ces éléments, avec des citations. La différence réside dans la vérifiabilité.
Oui. Nous nous connectons à SharePoint, Google Drive, Confluence, Notion et aux partages de fichiers classiques, et respectons les autorisations du système source pour que les utilisateurs ne récupèrent que ce à quoi ils avaient déjà accès.
Cela dépend de vos documents, c'est pourquoi nous constituons un jeu d'évaluation avant de vous proposer un devis pour le système complet. Les corpus bien structurés atteignent couramment 85 à 95 % de précision de récupération sur des questions réalistes. Les PDF mal scannés et les terminologies incohérentes réduisent ce taux, et nous préférons vous le signaler lors de l'évaluation plutôt qu'après la livraison.
Là où vous le souhaitez. Nous pouvons conserver les embeddings et les documents entièrement dans des régions au Royaume-Uni ou dans l'UE, ou entièrement sur votre propre infrastructure. Seul le passage récupéré est envoyé au modèle au moment de la requête, et avec les conditions d'entreprise, ce contenu est exclu de l'entraînement.
Services associés
La plupart des projets touchent à plus d’un de ces services.
Développement d'IA
Systèmes d'IA personnalisés conçus autour d'une tâche mesurable, avec précision, latence et coût par requête convenus avant le développement.
Lire la suiteChatbots IA
Assistants de support et de vente basés sur vos documents, avec citations, escalade vers des humains et rapports de résolution transparents.
Lire la suiteDéveloppement d'agents IA
Un agent doté d'un accès à vos outils, avec des permissions limitées, une piste d'audit complète et un arrêt automatique avant toute action irréversible.
Lire la suiteParlez à quelqu'un qui l'a déjà développé
A short call is usually enough to tell you whether this is the right service for your situation — including when it is not.