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Services de recherche de connaissances par IA et de développement RAG

Services de recherche de connaissances par IA et de développement RAG : génération augmentée par récupération (RAG) qui répond aux questions à partir de vos documents, wikis, tickets, contrats et bases de données avec citations, recherche d’entreprise par IA qui applique les droits de chaque utilisateur, assistants de connaissances pour les équipes support, ventes et exploitation, et correction des systèmes RAG qui donnent de mauvaises réponses, sur Azure AI Search, PostgreSQL avec pgvector, Elasticsearch, OpenSearch, Qdrant, Pinecone ou Weaviate, avec des développeurs RAG dédiés à votre équipe ou un projet livré de bout en bout.

Systèmes RAG que nous réalisons

  • Assistants de connaissances

    Des réponses pour vos collaborateurs ou vos clients, tirées de votre centre d’aide, de vos politiques internes, de la documentation produit et des tickets passés, avec un lien vers la source de chaque affirmation et une mention claire lorsque les sources ne répondent pas.

  • Recherche d’entreprise par IA

    Une recherche unique dans SharePoint, Confluence, Google Drive, Notion, Jira et vos bases de données, avec récupération hybride par mots-clés et par vecteurs, reclassement, et droits d’accès de chaque utilisateur vérifiés au moment de la requête.

  • Ingestion de documents

    PDF, scans, présentations, tableurs et pages web analysés en conservant leur mise en page, leurs tableaux et leurs images, découpés en sections qu’un lecteur reconnaîtrait, et réindexés automatiquement lorsqu’une source change.

  • Réglage de la récupération

    Recherche hybride, reclassement, réécriture des requêtes, filtres sur les métadonnées et découpage contextuel (chunking) réglés sur vos propres questions, et récupération par graphe lorsque les réponses dépendent des relations entre enregistrements.

  • Réponses à partir de données structurées

    Des questions résolues à partir de bases SQL, de tableurs et d’API, par des requêtes en lecture seule que le modèle rédige et que le code vérifie, combinées à la récupération de texte lorsqu’une réponse exige les deux.

  • RAG agentique

    Des assistants qui planifient plusieurs recherches, comparent les sources et posent une question de précision lorsque la première réponse est insuffisante, pour la recherche, la due diligence et les cas de support qui portent sur de nombreux documents.

  • Corriger un RAG qui donne de mauvaises réponses

    Un système RAG existant mesuré sur un ensemble de vraies questions, les échecs rattachés à l’analyse, au découpage, à la récupération ou au prompt, et chaque correction prouvée par le score plutôt que par une démonstration.

  • Évaluation et suivi

    Qualité de la récupération et des réponses notée avec Ragas ou DeepEval à chaque modification, retours des utilisateurs collectés, et questions sans réponse signalées pour que votre équipe de contenu sache quoi rédiger ensuite.

  • Droits d’accès et protection des données

    Droits sur les documents appliqués lors de la récupération plutôt que dans le prompt, données personnelles masquées lorsque le modèle n’en a pas besoin, et index conservés dans votre propre compte cloud.

Recruter des développeurs RAG

  • développeurs RAG dédiés

    Des Développeurs RAG qui rejoignent votre équipe à temps plein, travaillent avec vos outils et votre processus, et rendent compte à votre responsable. Vous les interviewez ; nous portons le contrat ukrainien, la paie, la facturation et les congés.

  • Projets de Recherche de connaissances par IA

    Un lot défini de Recherche de connaissances par IA, avec un périmètre, un plan arrêté et un responsable nommé de notre côté, qui porte le résultat et rend compte de l’avancement dans vos canaux.

  • Prestation continue de Recherche de connaissances par IA

    Un service continu de Recherche de connaissances par IA : les mêmes personnes chaque mois, un backlog que vous priorisez, et des heures visibles dans notre portail et sur la facture.

La page Équipe dédiée explique comment les spécialistes rejoignent votre équipe, et la page Externalisation couvre la livraison de projet, les reprises et notre mode de facturation.

Qui intervient sur vos Recherche de connaissances par IA

  • Développeurs RAG et IA

    Récupération, prompts et évaluation

  • Ingénieurs data

    Pipelines d’ingestion et connecteurs

  • Ingénieurs en moteurs de recherche

    Elasticsearch, OpenSearch et bases de données vectorielles

  • Ingénieurs .NET, Python et front-end

    L’application et l’interface

  • Ingénieurs QA

    Jeux d’évaluation et tests de non-régression

Des réponses vérifiables

Un système RAG ne vaut que par sa récupération. Nous partons des vraies questions de vos utilisateurs et des réponses qu’attendent vos experts, mesurons séparément la récupération et les réponses, et ne modifions l’analyse, le découpage, la recherche ou les prompts que lorsque le score montre que le changement apporte quelque chose.

Chaque réponse cite les passages dont elle provient : l’utilisateur peut la vérifier en un clic, et l’assistant le dit lorsque vos sources ne couvrent pas une question au lieu de combler le vide. Ces questions deviennent une liste de contenus à rédiger.

Autres services de développement IA que nous proposons

Développement IA : vue d’ensemble

Questions sur la recherche de connaissances par IA et le RAG

Comment l’empêchez-vous d’inventer des réponses ?

En ancrant les réponses dans des sources retrouvées et en affichant les citations, en demandant au modèle de signaler quand les sources ne répondent pas à la question, et en gardant les questions sans réponse dans le jeu d’évaluation. Cela réduit les réponses inventées et mesure ce qui reste ; aucun modèle actuel ne les supprime entièrement.

Quelle base de données vectorielle utilisez-vous ?

Souvent une base que vous exploitez déjà : PostgreSQL avec pgvector, Elasticsearch, OpenSearch ou Azure AI Search suffisent pour la plupart des collections de documents. Qdrant, Pinecone ou Weaviate conviennent à une plus grande échelle ou à un service vectoriel managé. Nous choisissons selon vos volumes, votre latence et l’endroit où les données peuvent résider.

Les utilisateurs peuvent-ils n’obtenir des réponses qu’à partir des documents qu’ils ont le droit de lire ?

Oui. Les droits issus de SharePoint, Google Drive, Confluence ou de votre propre système sont stockés avec chaque passage indexé et vérifiés lors de la récupération pour la personne qui pose la question : un document qu’elle ne peut pas ouvrir n’atteint jamais le modèle en son nom.

Notre chatbot RAG donne de mauvaises réponses. Pouvez-vous le corriger ?

Oui. Nous construisons un jeu d’évaluation à partir de vraies questions, mesurons où les réponses échouent et rattachons chaque échec à l’analyse, au découpage, à la récupération ou au prompt. Les corrections se font par ordre d’impact, et chacune est prouvée par le score.

En combien de temps les développeurs RAG peuvent-ils démarrer ?

Lorsque le bon développeur RAG est disponible, le démarrage ne dépend que de votre entretien, du NDA et de la cession de propriété intellectuelle. Sinon, nous lançons une recherche, qui fournit en général des profils de candidats sous deux à trois semaines, et personne ne démarre avant que vous ayez donné votre accord.

Comment recruter des développeurs RAG via BigTree108 ?

Indiquez-nous le travail à réaliser, le niveau de séniorité et les horaires dont vous avez besoin. Nous vous proposons une ou deux personnes avec leurs profils, vous les interviewez comme vous le feriez pour votre propre recrutement, puis vous signez un seul contrat avec BIG TREE 108 LLC et recevez une facture par mois.

À qui appartient le travail qu’ils produisent ?

C’est vous. Chaque spécialiste a signé avec BigTree108 un contrat qui cède à l’entreprise tous les livrables, et notre contrat avec vous vous les cède à son tour. Le code, les maquettes et les documents sont livrés dans vos propres dépôts et outils, et non conservés à un endroit où nous seuls pourrions les modifier.

Vous voulez des réponses issues de vos propres documents ?

Indiquez-nous où se trouvent les documents, qui posera les questions et sur quoi elles porteront. Vous recevez une réponse sous un jour ouvré : un plan, des profils de candidats, ou un audit du système que vous avez déjà.

Écrire à hello@bigtree108.comComment nous répondons