RAG : comment connecter un chatbot IA à vos données internes
Le RAG (Retrieval-Augmented Generation) permet de créer des assistants IA qui répondent en s'appuyant sur VOS documents. Plus d'hallucinations, des réponses précises et contextualisées. Voici comment ça marche.
Le problème avec les LLM classiques, c'est qu'ils ne connaissent pas votre entreprise. Ils répondent à partir de leur entraînement général, et inventent parfois des réponses convaincantes mais fausses — les fameuses "hallucinations".
Le RAG, c'est quoi ?
RAG = Retrieval-Augmented Generation. En français : génération augmentée par la récupération.
Le principe est simple : 1. Vos documents sont indexés dans une base vectorielle 2. Quand un utilisateur pose une question, le système récupère les passages pertinents 3. Le LLM génère une réponse en s'appuyant *uniquement* sur ces passages
Résultat : des réponses précises, sourcées, et limitées à ce que vous avez validé.
Architecture typique d'un projet RAG
Documents → Chunking → Embedding → Vector DB
↓
Question utilisateur → Embedding → Recherche similarité → Contexte
↓
LLM → Réponse
Les technologies qu'on utilise
- Vector DB : Pinecone, Weaviate, pgvector
- Embedding : OpenAI text-embedding-3, Mistral
- LLM : GPT-4o, Claude 3.5, Mistral Large
- Orchestration : LangChain, LlamaIndex
Cas concret
Pour un cabinet d'avocats, nous avons déployé un chatbot RAG sur 15 000 pages de jurisprudence et de contrats internes. Résultat : les associés trouvent l'information en 30 secondes au lieu de 20 minutes.