RAG & agents IA
RAG et agents IA connectés à votre métier
Donner aux modèles le bon contexte, les bons outils et des limites explicites pour produire des résultats fiables.
Le problème traité
Un chatbot générique ne connaît ni vos documents, ni vos règles, ni vos systèmes. Vous avez besoin d’un assistant qui travaille avec le contexte de l’entreprise.
Résultats recherchés
- Des réponses fondées sur des sources internes identifiables
- Des actions encadrées dans les outils de l’entreprise
- Une qualité suivie dans le temps plutôt qu’une simple démonstration
Livrables possibles
Cas concret
Assistant IA pour fonds d’investissement
Accès accéléré à l’information stratégique à partir de connaissances internes, sans exposer les données hors du périmètre prévu.
Questions fréquentes
Qu’est-ce qu’un système RAG ?
Un système RAG recherche des informations pertinentes dans des sources autorisées avant de demander au modèle de générer une réponse fondée sur ce contexte.
Quelle différence entre RAG et agent IA ?
Le RAG enrichit une réponse avec des connaissances. Un agent peut en plus choisir et exécuter des actions dans des outils, sous réserve de permissions et de contrôles adaptés.
Comment mesurer la qualité d’un RAG ?
Avec un jeu de questions représentatives, des réponses attendues, la vérification des sources, le suivi des erreurs et des métriques de coût et de latence.