Solution RAG interne : base documentaire + LLM
Une solution RAG permet d’interroger vos documents (PDF, Word, wiki, FAQ) via un assistant conversationnel. Le LLM s’appuie sur le contenu réel de vos fichiers, pas sur ses connaissances générales — réponses contextualisées et sourcées.
Ce que nous mettons en place
Ingestion : extraction de texte, découpage (chunking), embeddings
Base vectorielle : stockage et recherche sémantique (ex. ChromaDB, Qdrant, pgvector)
LLM : modèle local ou API (OpenAI, Mistral, etc.) selon vos contraintes RGPD
Interface : chat ou API pour intégrer à vos outils (intranet, Slack, etc.)
Cas d’usage typiques
Assistant interne RH, juridique, support
Recherche dans la doc technique, procédures, FAQ
Aide à la décision sur données internes
Livrables
Pipeline d’ingestion configuré et documenté
Base vectorielle opérationnelle
Interface de question-réponse (ou API)
Documentation d’exploitation et de maintenance
Sur devis. Durée selon le volume de documents et la complexité souhaitée.
Comment la mission se déroule
La fiche décrit le type de blocage. L'intervention vise un diagnostic rapide, une correction ou un plan d'action priorisé adapté à votre contexte.
Cadrage
On isole le symptôme, l'impact métier et les contraintes de production.
Diagnostic
Analyse ciblée : logs, infra, code, réseau ou intégration selon le cas.
Résolution
Correctif, contournement ou feuille de route claire avec priorités.
Un blocage à lever maintenant ?
Commençons par un échange court pour qualifier l'urgence et le bon format d'intervention.