Développement RAG sur mesure pour les connaissances internes

Neaptide développe des systèmes RAG pour retrouver et utiliser les connaissances de l’entreprise. Nous commençons par un corpus limité, des rôles identifiés et les questions auxquelles répondre ou refuser de répondre. Sources, réception et transfert sont définis avant le développement.

Quand ce service est pertinent

Un assistant sur mesure mérite d’être étudié lorsque la recherche dans les documents approuvés reste trop manuelle ou qu’un outil standard ne respecte pas les règles d’accès. Procédures internes, support et documentation produit sont des points de départ possibles. Si la recherche existante suffit, nous proposons cette voie plus simple.

Le RAG récupère des documents pertinents pour les fournir à un modèle de langue. Les réponses deviennent plus vérifiables, sans garantie d’exactitude liée aux seules citations. Nous prévoyons aussi des tests sur les informations absentes, obsolètes, contradictoires et restreintes.

Définir d’abord les limites du corpus

Nous inspectons des documents représentatifs avant de promettre un connecteur ou une méthode d’extraction. Scans, tableaux, versions contradictoires et droits fragmentés modifient le travail. Accès et hébergement doivent être explicites ; promettre toutes les données de l’entreprise masquerait ces choix.

Du prototype à la décision de réception

La première version utilise les sources convenues et quelques questions représentatives. Nous examinons recherche et réponse finale séparément : un document actuel non retrouvé exige une correction différente d’une preuve déjà fournie mais ignorée par le modèle.

• Afficher une source que l’utilisateur autorisé peut ouvrir.
• Tester la même question avec un rôle ordinaire et un rôle restreint.
• Tester une réponse absente et une procédure obsolète.
• Consigner comportement attendu, sortie réelle et preuves pour chaque cas.
• Convenir des erreurs bloquant la mise en service et des parcours de contrôle humain.

Notre cas publié montre la récupération réussie d’un passage réel de tarif Neaptide, avec URL et conditions voisines. C’est une observation sélectionnée, pas une mesure globale. Droits privés et génération exigent des preuves distinctes dans le projet.

• Notre expérience de recherche et ses limites
• Trace réussie sélectionnée · JSON, EN

Convenir du transfert nécessaire

Avant de construire, nous listons code applicatif, configuration, évaluations, ingestion et instructions à transférer. L’accord identifie les licences tierces et abonnements hébergés. Ces conditions dépendent du projet : l’accès aux modèles et les plateformes d’un fournisseur ne sont pas notre code transférable.

La prise en main couvre mises à jour, droits, requêtes en échec et signalement des réponses erronées. Si votre équipe assure la maintenance, la réception inclut un déploiement reproductible et une vérification des procédures. Le support continu fait l’objet d’un accord distinct.

Comment nous estimons le travail

Le devis dépend des sources, de leur qualité, des droits, des intégrations, de l’hébergement et de la couverture d’évaluation. Un prototype sur exports propres diffère d’un assistant de production avec connecteurs et droits évolutifs. Nous convenons d’un premier jalon avant extension, sans tarif RAG universel ni pourcentage d’exactitude garanti.

• Postes de coût d’un projet IA
• Évaluer les prestataires RAG et le transfert

Préparer un petit échantillon autorisé

Décrivez utilisateurs, documents et question récurrente. Des extraits expurgés et une liste de rôles suffisent au premier échange. Gardez les documents confidentiels dans votre environnement approuvé jusqu’à l’accord sur l’accès et leur traitement.