Ingestion
Les contenus PDF, Office, texte, HTML et sources connectées sont importés, normalisés et enrichis de leur provenance et de métadonnées.
Des systèmes de connaissances aux sources vérifiables
Rendre les connaissances d’entreprise accessibles avec précision
Nous développons des systèmes RAG qui indexent sémantiquement documents et données dispersés, respectent les droits d’accès et fournissent des réponses aux sources traçables.
Parlons de votre base de connaissances ↗Bien plus qu’un dépôt de documents
La qualité commence avant le prompt
La génération augmentée par récupération relie un modèle de langage au savoir autorisé de l’entreprise. Au-delà du modèle, les contenus doivent être intégralement collectés, bien segmentés, correctement autorisés et retrouvés précisément pour chaque question.
evival considère toute la chaîne, de la source à la réponse étayée et à la mesure continue de sa qualité.
RAGréponses étayées
Base vectoriellerecherche sémantique
ACLdroits dans la recherche
Chaîne technique
Du document brut à la réponse fiable
Segmentation structurelle
Les contenus sont segmentés selon les titres, sections, tableaux et listes, plutôt que selon un nombre fixe de caractères.
Embeddings et index
Les sections sont représentées par des vecteurs sémantiques et indexées dans une base vectorielle pour la recherche sémantique.
Recherche et reclassement
Les sections pertinentes sont recherchées, classées et réunies selon les droits de l’utilisateur.
Réponse et sources
Le modèle répond à partir du contexte sélectionné. Les références aux sources permettent une vérification métier.
Évaluation
Les questions de référence, métriques de recherche, la qualité des réponses et les erreurs sont mesurées ; les modifications sont testées de manière contrôlée.
Choix d’architecture
Ce qui détermine la réussite d’un projet RAG
Qualité des données
La détection des doublons, les versions, l’actualité, les tableaux et documents scannés influencent davantage le résultat qu’un changement de modèle.
Autorisations
Les droits doivent déjà limiter la recherche. Un modèle ne doit pas voir de contenus interdits à l’utilisateur.
Gestion du contexte
La taille des segments, les filtres, le reclassement et la fenêtre de contexte sont adaptés aux documents et aux types de questions.
Actualisation
Les sources modifiées sont réindexées progressivement ; les connaissances obsolètes doivent rester identifiables et remplaçables.
Choix du modèle
Les modèles ouverts ou commerciaux sont choisis selon la qualité, la protection des données, la latence, le coût et l’exploitation.
Traçabilité
Les réponses insuffisamment étayées doivent exprimer l’incertitude ou être transmises à un humain, sans prétendre être certaines.
Nexus Knowledge
Le socle de connaissances de Nexus Intelligence Suite
Nexus Knowledge met en œuvre cette architecture RAG : recherche sémantique, interrogation conversationnelle, sources et accès par rôles. Les autres modules Nexus s’appuient sur cette base.
- Ingestion multiformat
- segmentation structurelle
- Recherche vectorielle et reclassement configurable
- Sources liées au passage d’origine
- Droits et rôles par document
- actualisation incrémentale
Vos connaissances en système
Quelles sources doivent enfin pouvoir vous répondre ?
Nous examinons vos données, vos droits et un premier cas d’usage adapté.
Convenons d’un échange ↗