Base documentaire IA (RAG) — Indexation base documentaire, retrieval optimisé, génération IA grounded. Chatbots fiables sur vos données.
IA & automatisation

Base documentaire IA (RAG)

IA sans hallucinations

Indexation base documentaire, retrieval optimisé, génération IA grounded. Chatbots fiables sur vos données.

Les chatbots IA standard inventent des réponses (hallucinations). Pour éviter ça, vous avez besoin de RAG (Retrieval-Augmented Generation) : l’IA puise dans votre base documentaire propre, puis répond. Zéro fake. Appliqué aux FAQs, manuels, jurisprudence, fiches produits, etc.

Ce que ce service comprend

Audit de votre base documentaire. Nettoyage et structuration. Vectorisation (conversion docs en embeddings). Indexation dans base de vecteurs (Pinecone, Weaviate). Optimisation du retrieval (ranking, similarité). Fine-tuning modèle. Intégration chatbot ou API. Testing qualité. Monitoring.

Notre approche

Semaines 1-2 : audit docs actuelles. Semaines 3-4 : nettoyage et chunking. Semaines 5-6 : vectorisation et indexation. Semaines 7-8 : test retrieval. Semaines 9-10 : intégration IA. Semaines 11-12 : fine-tuning et tests utilisateurs.

Pour qui ?

Cabinets counsel, consultancies, e-learning, support client complexe, intranet d’entreprise cherchant moteur de recherche IA.

Intégrez à un chatbot IA pour support 24/7.

RAG : notre approche Vista Pulse Creations

D’abord, notre approche commence par un audit précis de vos enjeux. Ensuite, nous définissons les livrables avec vous. Par ailleurs, Vista Pulse Creations privilégie un accompagnement humain, pas seulement technique. Concrètement, chaque service s’inscrit dans une logique de résultats mesurables.

Pour aller plus loin

Pour approfondir le sujet, consultez la publication RAG sur arXiv, référence sur le sujet. Par ailleurs, découvrez nos autres services digitaux ou demandez un devis gratuit.

Pourquoi choisir Vista Pulse Creations ?

D’abord, notre équipe réunit experts techniques et business. Ensuite, chaque projet bénéficie d’une méthode éprouvée sur plus de 50 réalisations. Par ailleurs, nous nous engageons sur les délais et les livrables. Concrètement, vous gagnez en sérénité sur tout le cycle de votre projet. De plus, notre tarification reste claire et accessible aux PME, ETI, TPE et artisans. En outre, le suivi se prolonge bien au-delà de la livraison, grâce à nos offres de maintenance et accompagnement.

Notre méthode en bref

Tout d’abord, nous écoutons votre contexte et vos enjeux lors d’un échange découverte sans engagement. Ensuite, nous formalisons une proposition claire avec périmètre, délais et budget. Puis, nous démarrons le projet par phases jalonnées. Par exemple, un projet de service commence souvent par un atelier de cadrage. Finalement, la livraison s’accompagne d’une documentation et d’une session de prise en main.

Prochaines étapes

Vous portez un projet en lien avec RAG ? D’abord, prenons 30 minutes pour comprendre vos enjeux sans engagement. Ensuite, nous vous proposerons un cadrage adapté à votre situation. Par ailleurs, notre devis reste valable 30 jours pour vous laisser le temps de la réflexion. Concrètement, demandez un devis gratuit ou contactez-nous via la page contact.

Pour qui ?

  • Cabinets d'avocats, cabinets consulting
  • Entreprises avec base documentaire importante
  • SaaS cherchant support IA sur docs client
  • Éditeurs de contenu, universités

Ce que vous recevez

  • Audit et cartographie base documentaire
  • Vectorisation et indexation docs (Pinecone, Weaviate)
  • Optimisation retrieval
  • Fine-tuning modèle ou prompts
  • Intégration chatbot ou API
  • Testing et optimisation qualité
  • Monitoring et maintenance

Notre méthodologie

  1. 01
    Phase 1

    audit docs actuelles (PDF, wikis, etc.)

  2. 02
    Phase 2

    nettoyage et structuration

  3. 03
    Phase 3

    chunking et vectorisation

  4. 04
    Phase 4

    choix base de vecteurs

  5. 05
    Phase 5

    test retrieval et ranking

  6. 06
    Phase 6

    intégration avec modèle IA

  7. 07
    Phase 7

    fine-tuning et tests

  8. 08
    Phase 8

    monitoring et itérations

Questions fréquentes

Qu'est-ce que RAG ?

Retrieval-Augmented Generation : l'IA récupère docs pertinentes, puis génère réponse basée sur elles. Zéro hallucination.

Le RAG reste confidentiel ?

Oui si self-hosted. Les données ne montent pas chez OpenAI. Vous pouvez utiliser modèles open-source.

Combien de docs peut-on indexer ?

Millions de documents si bien optimisés. Pinecone supporte 500M vecteurs.

Prêt à passer à l'action ?

Parlons de votre projet. Un échange rapide pour vous proposer la solution adaptée.

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