Développement de systèmes RAG sur mesure
Chez Premier Octet, agence de développement basée à Paris, nous développons des systèmes RAG sur mesure qui transforment vos documents en données exploitables par l'IA.
Vectorisation de vos données, recherche sémantique, génération de réponses précises : nous maîtrisons l'architecture RAG complète pour créer l'assistant documentaire parfait pour votre organisation.
Pourquoi choisir notre approche RAG complète ?
Développer un système de RAG performant nécessite une maîtrise technique complète : du partitionnement intelligent des documents à la recherche vectorielle, en passant par la génération d'embeddings de qualité.
Avec notre expertise en vectorisation, bases de données vectorielles et recherche sémantique, nous créons des systèmes RAG qui transforment vraiment vos documents en assistant intelligent capable de répondre précisément à toutes les questions.
Vectorisation intelligente avec chunking optimisé et embeddings sémantiques pour capturer le sens de vos documents
Recherche vectorielle performante via la similarité de recherche dans des bases de données comme PGVector
Génération contextualisée avec enrichissement automatique des prompts par les documents les plus pertinents
Notre stack technique pour le développement de systèmes RAG
Nous maîtrisons les technologies essentielles pour créer des systèmes RAG performants : embeddings sémantiques pour la vectorisation, bases de données vectorielles pour le stockage et recherche par similarité pour retrouver les informations pertinentes.
Embeddings
Transformation de vos documents en vecteurs sémantiques avec des modèles d'embedding pour capturer le sens et le contexte.
Base de données vectorielle
Stockage et recherche vectorielle performante avec PGVector pour retrouver instantanément les informations pertinentes.
Recherche par similarité
Algorithmes de recherche vectorielle qui identifient automatiquement les documents les plus pertinents par rapport à la question posée.
Notre méthodologie
Nous avons formalisé une approche simple, inspirée de nos projets passés
Prise de contact / devis
Audit et préparation des données
Vectorisation et indexation
Développement du système RAG
Déploiement et amélioration continue
Client satisfait
Premier Octet s'occupe du développement de l'intranet et du site internet de l'Onda depuis plus de 3 ans et c'est un plaisir de travailler avec eux.
Ils sont professionnels, efficaces, à l'écoute, flexibles et toujours soucieux du budget. Nous les recommandons chaleureusement.
Quelques références de systèmes RAG
Nous développons des systèmes RAG sur mesure qui transforment vos documents en assistants intelligents et améliorent l'accès à l'information, quel que soit votre secteur d'activité.
Nos choix techniques pour le développement de systèmes RAG
Les avantages de travailler avec Premier Octet
Expertise reconnue sur l’écosystème JavaScript
Expérience avec des PME, scale-ups et grands comptes
Agence basée à Paris, proche de ses clients
Une équipe passionnée et agile
10
collaborateurs
+100
projets clients
8
ans d'expérience
Questions fréquentes
Questions fréquentes sur le développement de systèmes RAG
Un RAG (Retrieval-Augmented Generation) combine la recherche d'informations et la génération de réponses. Il transforme vos documents en vecteurs sémantiques, recherche les passages pertinents par similarité, puis enrichit automatiquement les prompts avec ce contexte pour générer des réponses précises et factuelles.
Nous découpons vos documents en chunks optimisés, puis utilisons des modèles comme mistral-embed ou text-embedding-3-small pour les convertir en vecteurs sémantiques. Ces embeddings capturent le sens et le contexte, permettant une recherche par similarité efficace dans votre base de connaissances.
Tous les formats textuels : PDF, Word, bases de données, FAQ, documentation technique, fiches produits, articles... Pour les images, nous utilisons des modèles de vision (OCR) pour extraire le texte. L'important est que le contenu soit convertible en format textuel pour la vectorisation.
3 à 8 jours selon la complexité de vos documents. Nous commençons par analyser vos sources, définissons la stratégie de chunking, créons la base vectorielle, puis développons les fonctions de recherche et génération. Le système est opérationnel rapidement.
Le RAG élimine naturellement les hallucinations en forçant le modèle à s'appuyer uniquement sur vos documents. Nous configurons des seuils de similarité stricts et instruisons le système à répondre 'Je ne sais pas' si aucun document pertinent n'est trouvé.
Si vous utilisez déjà PostgreSQL, pgvector est idéal car il intègre nativement la recherche vectorielle. Pour des projets cloud, Pinecone offre une solution managée performante. Faiss convient pour l'auto-hébergement avec des volumes importants.
Nous optimisons le chunking (taille et chevauchement), testons différents modèles d'embeddings, ajustons les seuils de similarité et enrichissons progressivement la base vectorielle. Le monitoring continu permet d'identifier les lacunes et améliorer la couverture.
Absolument. Nous pouvons intégrer documentation technique, FAQ client, fiches produits, base légale... Chaque source peut avoir ses propres embeddings et seuils. Le système recherche dans toutes les bases et présente les résultats les plus pertinents.
