Le RAG est un composant de l'architecture de connaissances d'entreprise — pas la stratégie en elle-même.
Des contraintes que nous intégrons dès la conception.
La couche qui rend la récupération suffisamment fiable pour la production.
Une recherche et une récupération limitées à ce que l'utilisateur ou l'agent à l'origine de la requête est réellement autorisé à voir.
Chaque réponse est traçable jusqu'au document ou à l'enregistrement précis dont elle est issue.
Des pipelines d'indexation qui maintiennent la récupération à jour à mesure que les documents sources évoluent.
Une ingestion structurée depuis les systèmes où résident réellement vos connaissances.
Des autorisations de récupération qui reflètent vos règles d'accès existantes aux documents et aux systèmes.
Une mesure continue de la précision de la récupération et de la qualité des réponses.
Une recherche dans votre propre base de connaissances, et non une simple surcouche chatbot.
La même couche de récupération tenant compte des autorisations, accessible aux agents comme aux utilisateurs humains.
Non. Une base de données vectorielle n'en est qu'un composant. Pour être fiable en production, le RAG d'entreprise a aussi besoin de gestion des autorisations, d'attribution des sources, de fraîcheur des données et d'évaluation.
Oui — la récupération est limitée pour correspondre à vos règles de contrôle d'accès existantes, sans système d'autorisations parallèle distinct.
Les agents utilisent la même couche de récupération tenant compte des autorisations — limitée à ce que cet agent ou ce workflow spécifique est autorisé à voir.