Un système RAG (Retrieval Augmented Generation) transforme votre corpus documentaire en base de connaissance interrogeable. Réponses sourcées, sans hallucination — le modèle cite d'où vient chaque information.
Trois briques. Vos documents nourrissent le RAG. Vos équipes posent des questions en langage naturel. Le système répond en citant les sources — vérifiables en un clic.
Trois flux. Indexation asynchrone (une fois par doc). Requête temps réel (question → retrieval → LLM). Monitoring continu (feedback, qualité, delta). Le tout traçable.
Quatre layers. Ingestion (parseurs robustes) · Storage/index (pgvector + BGE) · Retrieval + Generation (hybride + re-ranker + citations forcées) · Monitoring (Langfuse + RAGAS). Stack éprouvée, self-hostable, 100% souverain possible.
Ingestion, indexation, tuning retrieval, mise en production. Chaque phase produit un livrable démontrable — vous voyez l'avancement en continu.
Embeddings : 20-200 €/mois selon volume. Vector DB : inclus si pgvector self-hosted. LLM : 100-600 €/mois. Ré-indexation : automatisée.
Hétérogénéité des sources, exigence de souveraineté, volume total. Un RAG souverain multi-sources coûte 2× un RAG standard mono-corpus.
Décrivez-le — je vous dis si un RAG est pertinent. 30 min gratuites + devis ferme sous 48h.