RAG : l'IA qui connaît vos documents

Qu'est-ce que le RAG ?

RAG signifie Retrieval-Augmented Generation, ou génération augmentée par la recherche. Le principe est simple : avant de répondre à une question, l'IA va d'abord chercher les informations pertinentes dans vos documents internes, puis génère sa réponse en s'appuyant sur ces sources. C'est la différence entre une IA qui invente et une IA qui s'informe avant de répondre.

Concrètement, au lieu de se fier uniquement à son entraînement général (qui peut être obsolète ou incomplet), l'IA puise dans votre base documentaire pour fournir des réponses précises, sourcées et à jour.

Comment fonctionne l'indexation ?

Le processus d'indexation se déroule en plusieurs étapes :

• Import des documents : vous déposez vos fichiers (PDF, Word, texte, HTML) dans la base de connaissances. L'interface d'administration permet de gérer les collections par thème ou par service.
• Découpage : chaque document est découpé en segments de taille optimale pour la recherche. Ce découpage préserve le contexte de chaque passage.
• Vectorisation : chaque segment est transformé en vecteur numérique grâce à un modèle d'embedding. Ce vecteur capture le sens du texte, pas seulement les mots-clés.
• Stockage : les vecteurs sont stockés dans une base vectorielle locale. Aucune donnée ne quitte votre infrastructure.

La recherche sémantique

Lorsqu'un utilisateur pose une question, la plateforme ne cherche pas de simples correspondances de mots-clés. Elle effectue une recherche sémantique : elle comprend le sens de la question et retrouve les passages dont le sens est le plus proche, même s'ils utilisent des termes différents.

Par exemple, si vous demandez "quelles sont les règles de congé parental ?", le système retrouvera les passages pertinents même s'ils parlent de "suspension du contrat de travail pour raisons familiales".

Scoring et pertinence

Chaque résultat de recherche est accompagné d'un score de pertinence. L'administrateur peut définir un seuil minimal pour ne remonter que les passages suffisamment pertinents. Cela évite que l'IA s'appuie sur des sources éloignées du sujet et réduit les risques d'hallucination.

Intégration avec les contextes

Le RAG s'intègre naturellement avec les contextes de dialogue. Chaque contexte métier peut être associé à une ou plusieurs bases de connaissances. Le service juridique accède à la base juridique, le service technique à la documentation technique, etc. Cette segmentation garantit la pertinence des réponses et la confidentialité des données.

Avantages par rapport à la recherche manuelle

• Recherche par le sens, pas par mots-clés exacts
• Réponses synthétisées, pas une liste de liens
• Sources citées et vérifiables
• Zéro fuite de données vers l'extérieur
• Mise à jour continue de la base documentaire