Services de développement de solutions RAG

Qu'est-ce que le développement de solutions RAG ?

Le développement de solutions RAG (génération augmentée par récupération) consiste à créer des systèmes d'IA qui effectuent d'abord une recherche dans vos propres contenus (documents, wikis, articles de centre d'aide, tickets, bases de données), puis transmettent les passages les plus pertinents à un grand modèle de langage pour qu'il s'appuie sur eux pour répondre. Résultat : un assistant qui répond avec précision aux questions sur votre activité, cite ses sources et reste à jour sans qu'il faille réentraîner un modèle. Ryven conçoit, développe et maintient des systèmes RAG pour des entreprises aux États-Unis, aux EAU, au Royaume-Uni et en Australie.

Ce que nous créons avec le RAG

La plupart des projets RAG relèvent de l'un de ces cas de figure. Nous commençons généralement par celui qui répond aux questions les plus fréquentes ou qui fait gagner le plus d'heures.

• Assistants de connaissances internes : vos collaborateurs posent leurs questions dans Slack, Teams ou une application web et obtiennent des réponses tirées de vos politiques internes, procédures (SOP), wikis et projets passés.
• Chatbots de support client : ancrés dans votre centre d'aide, votre documentation produit et vos anciens tickets, avec transfert vers un humain lorsque la réponse n'est pas claire.
• Questions-réponses sur vos documents : recherchez et interrogez vos contrats, propositions commerciales, manuels techniques et rapports, avec affichage du passage source exact.
• Recherche IA pour sites web et applications : recherche en langage naturel dans votre catalogue, vos annonces ou votre bibliothèque de contenus.
• Assistants commerciaux et de rédaction de propositions : rédaction de réponses aux appels d'offres et aux questions des clients à partir de réponses passées déjà validées.
• Agents IA basés sur le RAG : des assistants qui recherchent l'information puis passent à l'action, par exemple en créant un ticket ou en mettant à jour votre CRM.

Combien coûte le développement d'une solution RAG ?

Chez Ryven, un assistant RAG ciblé, qui s'appuie sur une ou deux sources de connaissances, coûte généralement entre $3,000 et $10,000 et est mis en ligne en 2 à 4 semaines. Les systèmes multisources avec gestion des droits utilisateurs, intégrations, tableaux de bord d'évaluation et prise en charge de plusieurs langues coûtent généralement entre $10,000 et plus de $30,000. Après le lancement, les coûts d'exploitation correspondent principalement à l'utilisation des modèles d'IA et à l'hébergement de la base de données vectorielle, soit, pour la plupart des petites et moyennes équipes, de quelques dizaines à quelques centaines de dollars par mois. Vous recevez une proposition à prix fixe après un appel de cadrage gratuit.

Notre processus de développement de solutions RAG

Chaque projet suit les mêmes six étapes, pour que vous puissiez constater l'amélioration de la précision avant toute mise en ligne.

• Découverte et audit des données : nous recensons les questions que posent réellement les utilisateurs et les sources qui contiennent les réponses, puis nous vérifions leur qualité et leurs règles d'accès.
• Pipeline d'ingestion : les documents sont nettoyés, découpés en passages et indexés dans une base de données vectorielle, avec une synchronisation automatique à chaque modification des contenus.
• Optimisation de la recherche : recherche hybride par mots-clés et sémantique, filtres sur les métadonnées et reclassement des résultats (re-ranking), pour trouver le bon passage et pas seulement un passage similaire.
• Réponses et garde-fous : des prompts qui exigent des citations, refusent de deviner lorsque la réponse ne figure pas dans vos contenus et garantissent des réponses fidèles à votre marque.
• Évaluation : avant le lancement, nous testons le système sur un ensemble de questions réelles et mesurons la précision des réponses ainsi que la qualité de la recherche.
• Déploiement et supervision : mise en ligne sur votre site web, votre application, Slack, Teams ou WhatsApp, avec journaux, boutons de retour utilisateur et revues mensuelles de la précision.

Stack technique RAG

Nous choisissons les outils en fonction de vos données, de votre budget et de vos exigences d'hébergement, plutôt que d'imposer une stack unique.

• Modèles de langage : OpenAI GPT, Anthropic Claude, Google Gemini et des modèles open source comme Llama et Mistral pour les déploiements auto-hébergés.
• Bases de données vectorielles : pgvector (PostgreSQL), Pinecone, Qdrant, Weaviate et Chroma.
• Frameworks et orchestration : LangChain, LlamaIndex, et n8n pour synchroniser les données et déclencher des actions.
• Sources de données : Google Drive, SharePoint, Notion, Confluence, Zendesk, HubSpot, sites web, PDF et bases de données SQL.

RAG ou fine-tuning : de quoi avez-vous besoin ?

Choisissez le RAG lorsque vos informations changent souvent, lorsque les réponses doivent citer une source ou lorsque différents utilisateurs doivent avoir accès à des documents différents. Optez pour le fine-tuning lorsqu'un modèle doit adopter un style, un format ou une compétence très spécifique que le prompting seul ne permet pas d'obtenir. La plupart des assistants d'entreprise ont d'abord besoin du RAG ; le fine-tuning est une étape ultérieure facultative, et les deux approches peuvent être combinées.

Nos données sont-elles en sécurité avec un système RAG ?

Oui, dès lors que le système est conçu pour cela. Nous utilisons les conditions API professionnelles des fournisseurs d'IA, en vertu desquelles vos données ne servent pas à entraîner leurs modèles, et nous pouvons déployer la solution dans votre propre cloud ou avec des modèles open source auto-hébergés lorsque les données ne peuvent pas quitter votre environnement. Les contrôles d'accès s'appliquent au moment de la recherche : chacun n'obtient que des réponses tirées des documents qu'il est autorisé à consulter, et les données personnelles peuvent être masquées avant l'indexation. Nous définissons avec vous l'architecture des données pendant la phase de découverte, conformément au RGPD et aux exigences des EAU en matière de protection des données.

Pourquoi les entreprises choisissent Ryven pour leurs projets RAG

Nous intégrons le RAG à des systèmes d'IA complets, pas à des démos isolées. La même équipe développe des agents IA, des automatisations n8n et des logiciels sur mesure : votre assistant peut ainsi se connecter aux outils que votre équipe utilise déjà et agir, pas seulement répondre. Chaque projet est livré avec une documentation, une session de passation et un rapport de précision, et le code comme le pipeline de données vous appartiennent.