Le LLM invente des informations avec assurance
Réponses fausses présentées comme des faits, perte de confiance client
Le RAG transforme vos documents en source de vérité pour le LLM. Chaque réponse est sourcée, chaque affirmation vérifiable.
Sans ancrage dans des données réelles, les LLMs inventent des réponses plausibles mais fausses.
Réponses fausses présentées comme des faits, perte de confiance client
Aucune traçabilité, risque juridique sur les conseils donnés
Réponses génériques qui ignorent vos produits et procédures
Informations obsolètes, incapacité à suivre les évolutions produit
Design technique
Un pipeline en 5 étapes qui transforme vos documents en réponses sourcées.
Flux d'exécution
Les documents sont découpés en segments cohérents de 200-500 tokens, préservant le sens et le contexte. Les chevauchements évitent de couper une idée.
Chaque chunk est converti en vecteur de 3072 dimensions capturant son sens sémantique. Deux textes similaires auront des vecteurs proches.
Les vecteurs sont stockés dans un index optimisé pour la recherche par similarité à grande échelle.
La question utilisateur est embedée et comparée à l'index. Les k chunks les plus pertinents sont récupérés.
Le LLM reçoit les chunks pertinents comme contexte et génère une réponse ancrée dans ces données, avec citations.
Embedding
Conversion texte → vecteurs sémantiques
Vector Store
Index vectoriel managé et scalable
Orchestration
Framework d'orchestration RAG
Re-ranking
Amélioration de la pertinence des résultats
LLM
Génération de réponses avec contexte
Anti-hallucination
Validation des affirmations contre les sources
Notre RAG avancé combine re-ranking Cohere, vérificateur anti-hallucination et citations automatiques pour un taux d'hallucination < 0.1% mesuré.
Entraîner le modèle sur vos données
Avantages
Inconvénients
Retrieval simple sans vérification
Avantages
Inconvénients
RAG + Re-ranking + Vérificateur
Avantages
Inconvénients
Réponses sourcées
99%
Pourcentage de réponses avec citation vérifiable
Internal benchmark - RAG architecture ensures source attribution
Hallucinations
<0.1%
Taux mesuré sur 10 000 requêtes de test
Internal benchmark - Measured with automated fact-checking on 10k+ queries
Latence retrieval
<200ms
Temps de recherche vectorielle + re-ranking
Vendor benchmark - Pinecone P95 latency with OpenAI embeddings
Précision top-5
92%
Pertinence des chunks récupérés (Recall@5)
Internal benchmark - Pinecone vector search Recall@5 on domain corpus
Documents indexables
1M+
Capacité de l'index vectoriel Pinecone
Vendor specification - Pinecone serverless index capacity
PDF, Word, HTML, Markdown, emails, tickets Zendesk, articles Confluence... Tout contenu textuel est indexable. Les images avec texte sont OCRisées. Les tableaux et schémas sont décrits textuellement.
L'indexation est incrémentale. Ajoutez, modifiez ou supprimez des documents à tout moment. Les changements sont reflétés en quelques minutes sans interruption de service ni ré-entraînement.
Avec Pinecone, nous gérons des index de plusieurs millions de chunks. Un million de documents A4 représente environ 50 millions de chunks, parfaitement supportés.
Un vérificateur post-génération compare chaque affirmation de la réponse aux chunks sources. Les incohérences sont détectées et la réponse est reformulée ou escaladée si le score de confiance est trop bas.
Non. Vos documents restent dans votre index vectoriel dédié. Les appels LLM sont en mode zero-data-retention. Aucune donnée n'est utilisée pour l'entraînement des modèles.
Apportez vos documents les plus complexes. Nous vous montrerons comment le RAG y répond avec précision et sources.
Un expert Webotit analyse vos flux, identifie les quick-wins et vous propose une feuille de route personnalisee.
Un expert Webotit analyse vos flux, identifie les quick-wins et vous propose une feuille de route personnalisée.
45 min · Gratuit · Réponse sous 24h
Voir les disponibilitésingest → embed → store → retrieve → generate
Validation factuelle
Comparez la différence entre une réponse générée sans contexte et une réponse alimentée par vos sources documentaires.
Sélectionnez une question...
Sélectionnez une question...
Ce flux montre comment le chunking, la vectorisation et le retrieval se combinent pour produire des réponses sourçables.
Vos documents sont découpés en passages de 200-500 mots, conservant le contexte et les métadonnées.
Chaque morceau devient un vecteur numérique de 1536 dimensions, capturant le sens sémantique.
La question est comparée aux vecteurs pour trouver les passages les plus pertinents en <200ms.
Le LLM génère une réponse en utilisant uniquement le contexte retrouvé, avec citation des sources.