RAG entreprise — Connectez vos LLMs a vos donnees

Le RAG (Retrieval Augmented Generation) ancre vos agents IA dans vos donnees proprietaires. Reponses precises, sourcees, sans hallucination. On deploie des systemes RAG en production pour les scale-ups SaaS B2B.

Deployez votre systeme RAG

Pourquoi le RAG est indispensable

Un LLM seul repond a partir de ses connaissances generales. Il ne connait pas vos produits, vos clients, votre documentation. Le RAG resout ce probleme.

Elimine les hallucinations en ancrant les reponses dans vos donnees reelles

Pas besoin de re-entrainer un modele — vos donnees sont mises a jour en temps reel

Confidentialite : vos donnees restent dans votre infrastructure

Cout maitrise : pas de fine-tuning couteux, juste de l'ingestion de documents

Reponses sourcees et verifiables avec citations

Architecture RAG : comment ca fonctionne

Du document brut a la reponse sourcee, en 7 etapes.

1.Ingestion de documents

Vos documents (PDF, Notion, Confluence, Google Drive, emails) sont collectes et normalises. Support multi-format, multi-source.

2.Chunking

Les documents sont decoupes en segments coherents. La strategie de chunking est critique : trop gros et le contexte est dilue, trop petit et le sens est perdu.

3.Embedding

Chaque chunk est transforme en vecteur numerique par un modele d'embedding. Ce vecteur capture le sens semantique du texte.

4.Base vectorielle

Les vecteurs sont stockes dans une base vectorielle (Pinecone, Weaviate, Qdrant, pgvector). Elle permet des recherches par similarite semantique ultra-rapides.

5.Retrieval

Quand un utilisateur pose une question, on recherche les chunks les plus pertinents par similarite semantique. Hybrid search (semantique + keyword) pour de meilleurs resultats.

6.Generation (LLM)

Le LLM (Claude, GPT-4) recoit la question + les chunks pertinents et genere une reponse ancree dans vos donnees. Avec citations et sources.

7.Reponse

L'utilisateur recoit une reponse precise, sourcee, basee sur vos documents. Pas d'hallucination, pas d'invention. Les sources sont citees.

Notre stack RAG

Orchestration

LangChain

Framework d'orchestration RAG le plus mature

LlamaIndex

Specialise dans l'indexation et le retrieval

Bases vectorielles

Pinecone

Managed, performant, scalable

Weaviate

Open source, hybrid search

Qdrant

Open source, performant en Rust

pgvector

Extension PostgreSQL, simple a deployer

Plateformes

Dust

RAG clef en main pour les equipes

Les defis d'un RAG en production

Un RAG qui marche en demo et un RAG en production, ce n'est pas la meme chose.

Strategie de chunking

Le chunking naif (decoupage fixe) donne des resultats mediocres. On utilise du chunking semantique, par sections, avec overlap adaptatif. La qualite du RAG depend a 50% du chunking.

Qualite des embeddings

Tous les modeles d'embedding ne se valent pas. On teste et benchmark sur vos donnees reelles pour choisir le modele optimal (OpenAI, Cohere, modeles open source).

Precision du retrieval

Retriever les bons documents est le nerf de la guerre. Hybrid search (semantique + BM25), re-ranking, metadata filtering : chaque technique ameliore la precision.

Evaluation continue

Un RAG sans evaluation est un RAG qui se degrade. On met en place des metriques (faithfulness, relevancy, answer correctness) et des tests automatises.

Agents IA en production

ScanStay

Agent IA RAG

scanstay.app

Agent conversationnel multilingue en production 24/7. Architecture multi-tenant avec RAG sur données spécifiques par logement.

⚡Agent IA 24/7, 5 langues, 0 intervention humaine

Agent IARAGMultilingue

Sinay

Agents IA & Dust

Industrialisation des agents IA internes d'une entreprise maritime. Intégration Dust, orchestration multi-agents n8n, synchronisation Salesforce.

⚡15h/semaine automatisées par les agents

DustAgents IAn8n

Le Hir Immo

Agent IA contenu

lehir-immo.fr

Agent de génération de contenu et de qualification de leads pour une agence immobilière. Pipeline automatique sans intervention humaine.

⚡100% des annonces générées par agent IA

Agent IAAutomatisation

Questions fréquentes

Qu'est-ce que le RAG (Retrieval Augmented Generation) ?

Le RAG est une technique qui connecte un LLM (comme Claude ou GPT-4) a vos donnees proprietaires. Au lieu de repondre a partir de ses connaissances generales, le LLM cherche d'abord les informations pertinentes dans vos documents, puis genere une reponse basee sur ces donnees. Resultat : des reponses precises, sourcees, sans hallucination.

RAG ou fine-tuning, que choisir ?

Le RAG est preferable dans 90% des cas. Il est moins cher, plus rapide a deployer, et vos donnees sont mises a jour en temps reel. Le fine-tuning est reserve aux cas ou vous avez besoin d'adapter le comportement du modele (ton, format, raisonnement specifique a votre domaine). Souvent, on combine les deux.

Quelle base vectorielle choisir ?

Ca depend de votre contexte. pgvector si vous etes deja sur PostgreSQL et que le volume est modere. Pinecone pour du managed sans ops. Weaviate ou Qdrant pour de l'open source performant. On recommande de commencer simple (pgvector) et de migrer si necessaire.

Combien coute un systeme RAG en production ?

Un RAG simple (une source de documents, un cas d'usage) demarre a 5 000 EUR HT. Un systeme RAG complet multi-sources avec evaluation et monitoring se situe entre 10 000 EUR et 25 000 EUR HT. Les couts d'hebergement (base vectorielle + LLM) representent 100 a 500 EUR/mois selon le volume.

Comment evaluer la qualite d'un systeme RAG ?

On mesure trois metriques cles : faithfulness (la reponse est-elle fidele aux documents sources ?), relevancy (les documents retrouves sont-ils pertinents ?), answer correctness (la reponse est-elle correcte ?). On utilise des frameworks d'evaluation automatises (RAGAS) combines a de l'evaluation humaine.