La récupération, c'est là où la plupart des produits IA échouent
La plupart des problèmes de précision en IA ne viennent pas du modèle. Ils viennent de la récupération. Nous construisons les pipelines RAG, bases vectorielles et architectures de connaissances qui donnent à votre IA le bon contexte, à chaque fois.
Des ingénieurs séniors qui ont bâti des systèmes RAG en production dans la santé, la finance et le SaaS entreprise, intégrés à votre équipe ou en charge de la réalisation.
Services de récupération et de systèmes de connaissances
Architecture de pipeline RAG
Ingestion, stratégie de découpage, sélection des embeddings, évaluation de la récupération. Nous concevons des pipelines qui retournent le bon contexte, pas seulement un contexte similaire.
Implémentation de base vectorielle
Pinecone, Weaviate, pgvector. Nous choisissons la bonne base pour vos exigences de latence et d'échelle, puis construisons le pipeline d'indexation autour.
Intelligence documentaire
PDFs non structurés, contrats, rapports et bases de données transformés en connaissances interrogeables. Nous gérons l'extraction, la normalisation et l'enrichissement des métadonnées.
Évaluation et amélioration de la récupération
Nous construisons des harnais d'évaluation qui mesurent la précision, le rappel et la pertinence des réponses. Puis nous corrigeons les lacunes.
Conception de base de connaissances
Sources structurées et non structurées unifiées en une couche de récupération cohérente que vos agents et LLM peuvent réellement utiliser.
Recherche hybride
Combinaison de la récupération sémantique et par mots-clés pour les cas où la recherche vectorielle pure est insuffisante. Reclassement, compression de contexte, expansion de requêtes.
Comment nous construisons les systèmes de récupération
Auditer votre récupération actuelle
Nous évaluons ce que vous avez. La plupart des équipes découvrent que la qualité de leur récupération est la contrainte principale, pas leur modèle.
Concevoir le pipeline d'ingestion
Stratégie de découpage, schéma de métadonnées, sélection du modèle d'embedding. Les décisions prises ici déterminent tout ce qui suit.
Construire et évaluer
Nous livrons le pipeline et l'instrumentons immédiatement. Précision, rappel, latence. On ne considère pas le travail terminé tant que les chiffres ne le prouvent pas.
Optimiser et surveiller
La récupération en production dérive à mesure que vos données changent. Nous configurons la surveillance pour détecter les problèmes avant vos utilisateurs.
Construit sur la pile de récupération
Bases vectorielles
Pinecone 
Weaviate 
PostgreSQL (pgvector) 
Elasticsearch Embeddings et récupération
OpenAI Embeddings 
HuggingFace 
LangChain 
Python Données
PostgreSQL Elasticsearch 
Apache Airflow Systèmes de récupération : cas d'utilisation concrets
Recherche interne d'entreprise
Remplacez la recherche interne défaillante que vos employés ont abandonnée. Une interface de requête unique sur la documentation, les wikis, les bases de données et les communications passées.
IA de support client
Des agents qui s'appuient sur votre vraie documentation produit, pas sur leurs données d'entraînement. Des réponses précises qui citent la source.
Intelligence juridique et contractuelle
Recherche et extraction sur des milliers de contrats, clauses et documents réglementaires. Détection des écarts. Identification des précédents.
Traitement de documents financiers
Appels de résultats, dépôts réglementaires, rapports de recherche. Extraction de données structurées, suivi des changements dans le temps, réponses aux questions sur un corpus.
Bases de connaissances produit
Une IA orientée client qui connaît réellement votre produit. Réponses précises, citations de sources, mises à jour automatiques quand la documentation change.
Pourquoi les entreprises nous choisissent pour la récupération
La récupération est la partie la plus difficile du RAG. On la traite ainsi.
La plupart des équipes consacrent 80 % de leur temps au LLM et 20 % à la récupération. Puis s'étonnent que leurs réponses soient incorrectes. Nous inversons ce ratio.
On évalue avant de livrer.
Chaque pipeline que nous construisons est livré avec un harnais d'évaluation. Vous obtenez un chiffre qui mesure la qualité de la récupération, pas une démo convaincante sur des exemples triés sur le volet.
On sait quand la recherche vectorielle ne suffit pas.
La récupération sémantique pure échoue sur les recherches exactes, les données récentes et les requêtes structurées. Nous construisons des systèmes hybrides qui couvrent tout l'éventail des vraies requêtes.
On a vu tous les problèmes d'ingestion.
PDFs mal formatés, bases de données aux schémas incohérents, documents en plusieurs langues. On les a tous traités et développé les outils pour les gérer à l'échelle.
Construisez votre pipeline de récupération
Dites-nous ce que votre IA doit savoir. On va construire un pipeline de récupération précis, mesurable et prêt pour la production. Pas une démo convaincante sur des exemples triés sur le volet.
Systèmes de récupération et de connaissances : FAQ
Quelle est la différence entre RAG et le fine-tuning?
RAG récupère des connaissances externes au moment de l'inférence. Le fine-tuning intègre les connaissances dans les poids du modèle. RAG est préférable quand vos connaissances changent fréquemment ou quand la précision et la citation des sources sont importantes. Le fine-tuning est meilleur quand vous avez besoin d'un comportement cohérent ou d'une mise en forme spécifique des réponses.
Comment savoir si ma récupération est suffisamment bonne?
En la mesurant. Les métriques de qualité de récupération indiquent exactement où sont les lacunes : taux de correspondance, MRR, NDCG, pertinence des réponses. Nous construisons des harnais d'évaluation dans le cadre de chaque mandat.
Quelle taille de fragment devrions-nous utiliser?
Cela dépend de vos documents et de vos schémas de requêtes. Il n'y a pas de réponse universelle. Nous comparons plusieurs stratégies de découpage sur vos vraies requêtes et choisissons celle qui performe le mieux.
Pouvez-vous travailler avec notre infrastructure de données existante?
Oui. Nous construisons des couches de récupération sur ce que vous avez déjà : bases de données existantes, entrepôts de documents, entrepôts de données. Nous ajoutons la couche vectorielle sans remplacer votre infrastructure actuelle.
Combien de temps faut-il pour construire un pipeline RAG?
Ça dépend de vos sources de données et de la complexité. Les pipelines à source unique simple sont plus rapides à livrer que les systèmes multi-sources qui nécessitent des stratégies de découpage personnalisées et des harnais d'évaluation. On cadre avant de commencer, vous savez ce que vous obtenez avant qu'on construise.