Ce qui est RAG
RAG connecte la recherche dans des sources externes à la génération de réponses par un modèle de langue. Le système choisit d'abord les passages pertinents et les met ensuite dans le contexte.
Le modèle peut ainsi travailler avec les informations actuelles de l'entreprise sans les apprendre constamment.
Sources et préparation des données
Les documents approuvés avec un propriétaire, une date et une version clairs entrent dans la couche de connaissances. Le contenu est nettoyé, divisé en parties significatives et complété par des métadonnées.
Les recherches et les filtres
La requête peut combiner des similitudes significatives, des mots précis et des filtres par langue, produit ou autorisation. Le nombre de résultats et l'ordre sont basés sur des questions réelles.
Réponse et citation
L'instruction demande au modèle de s'appuyer sur les éléments fournis et de ne pas combler les lacunes par des hypothèses. La citation permet à l'utilisateur de vérifier l'origine et d'ouvrir un document spécifique.
L'autorisation et l'évaluation
La recherche respecte les mêmes droits que le système d'origine. Les tests mesurent la pertinence des passages, la précision de la réponse, la citation, la rapidité, le prix et la résistance aux instructions nocives cachées dans la source.
Accès à l'accès
Nous construisons autour d'une base de connaissances concrète et de questions réelles de clients ou d'équipes. Nous connectons les recherches hybrides, les autorisations exactes, les citations et le suivi. L'agent répond à l'information actuelle et confesse en toute sécurité quand la source est insuffisante.
