Amélioration de Précision de 95%avec Systèmes RAG
Implémentez des systèmes Retrieval Augmented Generation à travers l'Europe avec des améliorations de précision garanties. Intégration de connaissances IA conforme RGPD utilisant des données propriétaires et informations métier avec bases de données vectorielles et recherche sémantique.
Advanced RAG Capabilities
Transform your business knowledge into intelligent AI responses with state-of-the-art retrieval and generation systems designed for European data sovereignty.
Intégration de Base de Connaissances
Intégrez de manière transparente vos documents et données propriétaires dans les systèmes IA
Systèmes de Récupération Avancés
Implémentez des mécanismes de récupération sophistiqués pour un accès précis à l'information
Génération de Réponses Intelligentes
Générez des réponses précises et contextuelles basées sur vos connaissances métier
Optimisation de Performance
Optimisez la vitesse et la précision de récupération pour les environnements de production
Intégration de Base de Connaissances
RAG Technology Stack
We use cutting-edge retrieval and generation technologies to build high-performance RAG systems tailored to your needs.
RAG Success Stories
Real implementations that transformed business knowledge into intelligent AI systems with exceptional accuracy.
European Legal Research Firm
Challenge
Need AI assistant with multi-jurisdiction legal document knowledge
Solution
RAG system with legal database, EU case law integration, and GDPR compliance
Results
EU Technical Documentation Company
Challenge
Complex technical knowledge retrieval across multiple languages
Solution
Multi-modal RAG with technical diagrams, manuals, and multilingual support
Results
Enhance with Real-Time Data
RAG systems provide deep knowledge understanding from your documents. Add MCP integration for real-time enterprise data access and create AI that knows both your past AND your present.
Why Combine RAG + MCP?
Complete Context
Historical documents + live data = comprehensive AI responses
Better Decisions
AI recommendations based on policy + current reality
Reduced Hallucinations
Grounded in both documentation and verified live data
Source Attribution
Track whether answer came from docs or live systems
Frequently Asked Questions
Get answers to common questions about our RAG systems implementation services.
Qu'est-ce que la Retrieval Augmented Generation (RAG) et comment fonctionne-t-elle ?
RAG combine la récupération d'informations avec la génération de langage. Elle récupère des informations pertinentes à partir de bases de connaissances, de documents ou de bases de données, puis utilise ce contexte pour générer des réponses précises et informées. Cela permet à l'IA d'accéder à des informations actuelles et spécifiques au domaine au-delà de ses données d'entraînement.
Comment RAG améliore-t-elle la précision de l'IA par rapport aux modèles de langage autonomes ?
RAG améliore considérablement la précision en fournissant un contexte actuel et factuel à partir de sources fiables. Au lieu de s'appuyer uniquement sur les données d'entraînement, les systèmes RAG peuvent accéder à des informations à jour, réduire les hallucinations et fournir une attribution des sources pour une meilleure transparence et fiabilité.
Quels types de sources de données peuvent être intégrés dans les systèmes RAG ?
Les systèmes RAG peuvent intégrer diverses sources de données, notamment des documents (PDF, Word), des bases de données, des bases de connaissances, des API, des sites Web, des manuels techniques, des documents juridiques, des articles de recherche, des connaissances internes d'entreprise et des flux de données en temps réel.
Comment assurez-vous la conformité RGPD dans les implémentations RAG ?
Nous mettons en œuvre la conformité RGPD par le chiffrement des données, les contrôles d'accès, les pistes d'audit, les politiques de rétention des données, la gestion du consentement, les capacités de droit à l'oubli et la souveraineté des données européennes. Tout traitement de données personnelles suit les principes de privacy-by-design.
Quel est le calendrier d'implémentation typique d'un système RAG ?
L'implémentation RAG prend généralement 2 à 6 mois selon la complexité. Cela inclut la préparation des données, la génération des embeddings, la configuration de la base de données vectorielle, l'optimisation de la récupération, l'intégration avec les systèmes existants et des tests approfondis de précision et de performance.
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