RAG et systèmes de connaissances
Quantlix développe des systèmes RAG reliant les modèles de langage aux connaissances autorisées de l'organisation, avec sources citées et gestion des accès.
Un objectif clair. Une approche concrète.
Un assistant documentaire dépend de la qualité et de l’accès à ses sources. Quantlix évalue séparément la recherche et les réponses pour identifier la contrainte réelle.
Fournissez des documents et des questions représentatifs, y compris les questions à refuser. Définissez les responsables de l’actualisation et des autorisations.
Comment nous pouvons vous aider
Un périmètre précis, défini autour de vos priorités.
Préparation des connaissances
Examiner la structure, l'actualité et les droits des documents.
Conception de la recherche
Combiner recherche, classement et sélection du contexte pour les questions réelles.
Réponses fondées sur les sources
Afficher les références et évaluer les réponses incomplètes ou non étayées.
Des connaissances traçables
Rechercher les documents autorisés avant de générer une réponse référencée.
- Sources autorisées
- Recherche
- Modèle de langage
- Réponse avec sources
Ce que le travail vous apporte
Convenons de livrables utiles et vérifiables avant de commencer.
- Inventaire documentaire
- Prototype de recherche
- Questions d'évaluation
- Stratégie d'actualisation
Un travail de qualité commence par une compréhension commune.
Nous prenons les décisions ensemble et précisons la prochaine étape.
Partir du problème réel
Comprendre les personnes, les objectifs métier et les contraintes à l’origine du besoin. Définir le périmètre et ce qui constitue un résultat utile.
Rendre la direction concrète
Utiliser des ateliers, des recherches et des premières versions pour explorer les options. Examiner les compromis avec votre équipe avant de choisir une direction.
Avancer par étapes vérifiables
Affiner le travail convenu grâce à des revues régulières. Documenter les décisions, transmettre les livrables et prévoir l’accompagnement nécessaire.
Vos questions, nos réponses
Les détails pratiques à examiner avant de commencer.
Quelle différence entre RAG et adaptation ?
Le RAG recherche les sources lors de la demande. L'adaptation modifie le comportement grâce aux exemples d'entraînement.
Les documents restreints sont-ils accessibles ?
La recherche doit appliquer les autorisations avant de transmettre le contenu au modèle ou à l'utilisateur.
Le RAG évite-t-il toutes les erreurs ?
La recherche aide à étayer les réponses. Leur exactitude exige toujours des évaluations, des sources utiles et des solutions de repli.
Quantlix développe des systèmes d'IA pour la prédiction, le traitement du langage et l'analyse d'images, avec évaluation, supervision humaine et intégration métier.
Quantlix développe des pipelines de données et des outils décisionnels pour transformer les données opérationnelles en indicateurs définis et analyses utiles.
Quantlix crée des processus d'IA générative pour rédiger du contenu et produire des visuels, avec consignes de marque, validation et intégration éditoriale.
Parlons de ce qui doit changer.
Présentez-nous votre défi, vos questions et votre point de départ. Nous définirons ensemble la prochaine étape.