Solutions RAG & Vectorisation
Les systèmes RAG (Retrieval Augmented Generation) révolutionnent l'accès à l'information et l'interaction avec les données d'entreprise. Ils permettent de surmonter les limitations des LLM traditionnels en leur fournissant des connaissances précises et à jour, garantissant ainsi des réponses fiables et contextualisées. Adoptez cette technologie pour transformer la gestion de vos connaissances internes et externes.
Approche Structurée
1. Audit et Préparation de la Base de Connaissances
Analyse approfondie des sources de données (documents, bases de données, APIs, etc.). Nettoyage, structuration et segmentation des informations pour optimiser leur pertinence et leur récupération ultérieure. Mise en place de pipelines d'ingestion robustes.
1. Audit et Préparation de la Base de Connaissances
Analyse approfondie des sources de données (documents, bases de données, APIs, etc.). Nettoyage, structuration et segmentation des informations pour optimiser leur pertinence et leur récupération ultérieure. Mise en place de pipelines d'ingestion robustes.
2. Vectorisation (Embedding)
Transformation des segments de texte en vecteurs numériques (embeddings) à l'aide de modèles de langage sophistiqués. Ces représentations vectorielles, stockées dans une base de données vectorielle, capturent la sémantique du contenu, permettant une recherche efficace basée sur la similarité conceptuelle.
2. Vectorisation (Embedding)
Transformation des segments de texte en vecteurs numériques (embeddings) à l'aide de modèles de langage sophistiqués. Ces représentations vectorielles, stockées dans une base de données vectorielle, capturent la sémantique du contenu, permettant une recherche efficace basée sur la similarité conceptuelle.
3. Mise en place du Retriever
Conception et déploiement du module de récupération (retriever) chargé d'interroger la base de données vectorielle. Sélection et optimisation des algorithmes de recherche pour extraire les passages les plus pertinents par rapport à la requête utilisateur, garantissant une pertinence maximale pour le LLM.
3. Mise en place du Retriever
Conception et déploiement du module de récupération (retriever) chargé d'interroger la base de données vectorielle. Sélection et optimisation des algorithmes de recherche pour extraire les passages les plus pertinents par rapport à la requête utilisateur, garantissant une pertinence maximale pour le LLM.
4. Intégration d'un LLM
Connexion du retriever à un modèle de langage étendu (LLM) pour générer des réponses cohérentes et informatives. Le LLM utilise les informations récupérées et contextualisées pour enrichir ses connaissances et formuler des réponses précises et factuelles, allant au-delà de ses informations pré-entraînées.
4. Intégration d'un LLM
Connexion du retriever à un modèle de langage étendu (LLM) pour générer des réponses cohérentes et informatives. Le LLM utilise les informations récupérées et contextualisées pour enrichir ses connaissances et formuler des réponses précises et factuelles, allant au-delà de ses informations pré-entraînées.
Prêt à faire parler vos données ?
En adoptant notre approche structurée, votre entreprise bénéficiera d'un système RAG robuste, capable de fournir des informations précises et pertinentes. Contactez-nous dès aujourd'hui pour discuter de la manière dont nous pouvons adapter cette solution à vos défis spécifiques et concrétiser votre vision.
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