Assistant de connaissances RAG
Un assistant qui répond aux questions des équipes en s'appuyant sur les documents de l'entreprise — récupération d'abord, puis un LLM encadré, toujours avec citations.
En images, étape par étape
L'automatisation en action — voici des captures de démonstration du projet en fonctionnement, pour que vous sachiez exactement ce que vous obtiendriez.
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Le workflow
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Question → récupération des passages pertinents → réponse ancrée avec citations.
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La question du client
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Le client pose une question en langage naturel (français ou anglais).
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La réponse sourcée
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L'assistant répond uniquement à partir de vos documents, avec les sources citées — et l'avoue quand il ne sait pas.
Comment ça marche
Le problème
Les LLM sont sûrs d'eux mais ignorent la connaissance privée et mouvante d'une entreprise — ils hallucinent, et les équipes perdent du temps à fouiller des docs, wikis et PDF éparpillés.
L'approche
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Les documents sont ingérés, découpés, vectorisés et stockés dans une base vectorielle ; une synchro planifiée garde l'index à jour.
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À chaque question, le système récupère les passages les plus pertinents et ne transmet que ce contexte sourcé au LLM.
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Le modèle répond strictement à partir du contexte récupéré et renvoie des citations ; des garde-fous le font refuser — plutôt que deviner — quand rien de pertinent n'est trouvé.
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Les questions sans réponse sont journalisées pour révéler les lacunes, et l'assistant est livré là où les gens sont déjà : Slack et un widget web intégrable.
Points forts
- Des réponses sourcées et citées depuis votre propre savoir — sans fine-tuning de modèle.
- Des garde-fous contre l'hallucination : pas de contexte pertinent = un honnête « je ne sais pas ».
- Modulaire : changez le modèle, la base vectorielle ou les sources sans toucher au flux.
Construit avec
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