Applications IA et connaissance

Développement RAG

Un modèle de langage ne vaut que ce qu'on lui présente. La plupart des réponses décevantes sont des échecs de recherche déguisés en défauts de modèle : le bon passage existait et n'a jamais été récupéré. Nous construisons et réglons la couche de recherche, puis nous la mesurons, pour que le modèle raisonne à partir des bonnes preuves.

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Le problème métier

La démo marchait parce que le corpus était petit

La recherche vectorielle naïve fonctionne bien sur quelques centaines de documents et se dégrade nettement au-delà de quelques centaines de milliers. Le découpage sépare un tableau de son titre. Des passages sémantiquement proches évincent celui qui fait réellement autorité. La fraîcheur perd contre la similarité, de sorte qu'une politique abrogée devance la politique en vigueur. Rien de tout cela n'est visible sans mesure : les équipes mettent en production, obtiennent des réponses plausibles, et ne découvrent le taux d'erreur que lorsque quelqu'un agit sur une mauvaise.

Ce que nous faisons

Construire la recherche, puis en faire la preuve

Nous commençons par bâtir un jeu d'évaluation à partir de vraies questions et de sources dont la réponse est connue, car on ne règle pas ce qu'on ne sait pas noter. Puis nous travaillons la chaîne : un découpage qui respecte la structure des documents, une recherche hybride combinant mots-clés et vecteurs, des filtres de métadonnées pour la fraîcheur et l'autorité, et un reclassement sur la liste courte. Là où les relations entre entités comptent plus que la similarité de passages, nous utilisons un graphe plutôt que de prétendre que les vecteurs suffisent. Chaque changement est noté sur le même jeu, pour que le progrès soit démontré et non affirmé.

Développement RAG

Compétences

Enterprise RAG
Advanced RAG
GraphRAG
Hybrid Search
Vector Search
Retrieval Optimization
RAG Evaluation

Cas d'usage courants

Ancrer un assistant destiné aux clients pour que chaque affirmation renvoie à un document publié.
Rechercher parmi des contrats où la réponse dépend de l'accord applicable, non de la similarité des formulations.
Chercher dans une documentation technique où le bon passage est un tableau ou une légende de schéma.
Reconstruire un assistant existant qui répond de façon plausible mais se trompe assez souvent pour avoir perdu la confiance.

Notre méthode

Cadrer

Transformer la demande en spécification : qui l'utilise, ce qu'est une bonne réponse, qui tranche.
Ancrer

Se connecter aux contenus et systèmes qui détiennent les réponses, en respectant les permissions.
Évaluer

Évaluer sur un jeu annoté issu de vos propres cas, avant toute exposition externe.
Livrer et exploiter

Mise en production progressive avec supervision, maîtrise des coûts et suite de non-régression.

Technologies

OpenAI
Anthropic
Azure OpenAI
pgvector
Elasticsearch
Microsoft 365
SharePoint
Confluence
Salesforce

Sécurité et gouvernance

Les réponses sont ancrées dans vos propres contenus et portent des citations, pour qu'un lecteur puisse les vérifier. La recherche respecte les droits déjà définis sur la source, ce qui signifie qu'un utilisateur ne voit jamais par l'application ce qu'il ne pourrait pas voir directement. Prompts, contexte récupéré et réponses sont journalisés à des fins d'audit, et l'évaluation tourne en continu plutôt qu'une seule fois au lancement.

Modèles de collaboration

Projet IA

Nous prenons la responsabilité de concevoir et livrer une solution IA définie.

Équipe IA dédiée

Capacité d'ingénierie dédiée sur le long terme, adaptée à votre stack et à votre modèle de livraison.

IA managée

Nous exploitons, surveillons et améliorons en continu les systèmes IA en production.

Pourquoi TeamExtension.ai

Nous mesurons avant d'optimiser

Le travail de recherche se fait le plus souvent à l'intuition : changer la taille des blocs, lire quelques réponses, décider que c'est mieux. Nous construisons d'abord le jeu annoté, ce qui n'a rien de spectaculaire et fait toute la différence entre régler et deviner. Cela vous laisse aussi une suite de non-régression, pour qu'un changement de modèle dans six mois ne puisse pas dégrader la qualité en silence.

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Questions fréquentes

Comment mesurez-vous la qualité de la recherche ?

Sur un jeu annoté de vraies questions associées aux passages qui y répondent réellement. Nous indiquons si le bon passage a été récupéré et à quel rang. La qualité de la réponse est notée séparément, car une bonne réponse issue de la mauvaise source reste un échec.

Avons-nous besoin d'une base vectorielle ?

Souvent non. pgvector dans une instance PostgreSQL existante absorbe un grand nombre de charges d'entreprise sans ajouter d'infrastructure à exploiter. Nous recommandons un magasin vectoriel dédié quand l'échelle ou les fonctionnalités le justifient, pas par défaut.

Qu'est-ce que le GraphRAG et en avons-nous besoin ?

Il effectue la recherche sur un graphe d'entités et de relations plutôt que sur des passages isolés. Sa complexité supplémentaire se justifie quand les réponses dépendent de liens entre documents, par exemple des chaînes de propriété ou des structures de dépendances. Pour la plupart des questions sur du texte suivi, recherche hybride et reclassement font mieux pour moins d'effort.

Pouvez-vous améliorer un système que nous avons déjà construit ?

Oui, et c'est fréquent. Nous commençons par construire le jeu d'évaluation et mesurer l'existant. Cela localise généralement la panne avec précision, et le correctif est souvent plus étroit qu'une reconstruction.

Comment cela reste-t-il exact à mesure que le contenu change ?

L'indexation suit la source selon un calendrier ou sur notification de changement, et le jeu d'évaluation tourne en continu plutôt qu'une seule fois. La qualité de la recherche est surveillée comme n'importe quelle métrique de production.

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