Services d'implémentation RAG pour l'entreprise destinés aux sociétés américaines et européennes

Le découpage est empirique, pas théorique. Nous profilons d'abord votre corpus : longueur médiane des documents, distribution des paragraphes, structure des sections, densité des tableaux, présence de blocs de code. Pour la prose dense (juridique, politiques internes), nous démarrons généralement à 400-600 tokens avec 15 % de chevauchement ; pour les documents techniques avec du code, nous passons à des splitters récursifs qui respectent les limites des blocs de code et des titres ; pour les transcriptions, nous découpons aux tours de parole avec un plafond de tokens. Ensuite, nous menons une évaluation de retrieval sur trois tailles de chunks et retenons celle qui maximise le recall@10 sur le jeu d'évaluation réel. Aucune règle empirique ne bat la mesure sur vos propres données.

Embeddings : nous comparons OpenAI text-embedding-3-large, Cohere embed-multilingual-v3 et BAAI bge-large sur votre jeu d'évaluation ; le gagnant dépend du mélange linguistique et du domaine. Vector store : pgvector si vous avez déjà Postgres et que le corpus reste sous quelques millions de vecteurs (la simplicité opérationnelle l'emporte) ; Qdrant ou Weaviate pour l'auto-hébergement à grande échelle avec filtrage par métadonnées ; Pinecone quand le budget ops est serré et que vous voulez du managé ; OpenSearch lorsque l'hybride BM25 plus dense est déjà l'ossature de votre recherche. Nous dimensionnons l'index pour 18 mois de croissance du corpus, pas pour l'instantané d'aujourd'hui.

Presque toujours. Le retrieval purement dense rate les requêtes à correspondance exacte (références produit, numéros de clauses contractuelles, identifiants de tickets) ; le BM25 pur rate les paraphrases. Nous combinons BM25 et dense par reciprocal rank fusion, puis re-classons le top 50 avec un cross-encoder (Cohere Rerank 3 ou bge-reranker-v2-m3) jusqu'au top 5 à 10 qui entre dans le prompt. Le reranking augmente généralement le recall@5 de 15 à 30 % par rapport au dense seul sur les corpus d'entreprise — nous le mesurons sur votre jeu d'évaluation avant de le recommander en production.

Trois couches d'évaluation. Retrieval : recall@k, MRR et un juge notant la pertinence sur un jeu d'évaluation de 200 à 500 questions construit avec vos experts métier. Génération : fidélité (Ragas) plus une grille de pertinence des réponses pour détecter les hallucinations et la dérive thématique. Bout-en-bout : un échantillon de 50 à 100 requêtes proches de la production, noté par des humains chaque semaine pendant le pilote. Les trois s'exécutent en CI à chaque changement de prompt ou d'index. Toute régression de tier 1 bloque le merge. L'observabilité en production via Phoenix, TruLens ou LangSmith journalise chaque retrieval et chaque génération pour analyse hors ligne.

Oui, et c'est de loin l'exigence la plus fréquente que nous rencontrons. Le retrieval tenant compte des permissions applique les ACL au moment de la requête, pas au moment de l'indexation. Nous attachons des métadonnées d'accès (identifiants d'utilisateurs, de groupes, de tenants, étiquettes de sensibilité) à chaque chunk lors de l'ingestion, puis filtrons la recherche vectorielle selon les permissions effectives de l'utilisateur qui interroge, avant le reranking. Pour les corpus très sensibles, nous ajoutons une isolation d'index par tenant. Les connecteurs SharePoint, Confluence, Google Drive et Slack le prennent tous en charge quand ils sont configurés correctement — un RAG mal configuré est une source fréquente d'exposition accidentelle de données, c'est pourquoi nous l'auditons explicitement.

Quatre formules à scope fixe, tout compris et facturées en USD. Une base de connaissances de démarrage démarre dès 1 400 $ (1–2 semaines) pour l'ingestion et la recherche mono-source ; un centre d'aide public dès 2 900 $ (2–4 semaines) pour la documentation publique et la recherche ; une base de connaissances interne dès 4 100 $ (3–5 semaines) pour un corpus privé avec contrôle d'accès ; et une base de connaissances avec IA plus intégrations dès 6 900 $ (5–8 semaines) délivrant des réponses RAG sourcées câblées à vos outils et API. Vous voyez le budget détaillé à la fin du cadrage et le validez avant qu'une ligne de code ne soit écrite. La PI est transférée dès le premier jour, il n'y a ni marge de recrutement ni surcoûts d'outils, et les frais cloud tournent sur vos propres comptes, vous gardez donc le levier de coût.

Le fine-tuning modifie les poids du modèle pour ajuster le style, le format ou un comportement de domaine restreint ; le RAG laisse le modèle intact et lui fournit les bons passages au moment de la requête. Pour une connaissance d'entreprise qui change chaque semaine — politiques, tickets, documents, contrats — le RAG est presque toujours le bon premier choix : vous mettez à jour un index, pas un entraînement, et chaque réponse peut citer sa source. Le fine-tuning est complémentaire quand vous avez besoin d'un ton cohérent ou d'un modèle compact spécifique à une tâche ; les deux ne s'excluent pas. Nous aidons les équipes à décider au cas par cas — notre guide RAG vs fine-tuning détaille les compromis, et notre service de fine-tuning de LLM couvre l'autre versant quand c'est réellement le meilleur choix.

Oui. Nous ingérons depuis SharePoint, Confluence, Google Drive, S3, Slack, Notion et des extractions directes de bases de données, et nous exposons le retrieval derrière une API simple pour que votre produit, outil de support ou portail interne existant l'appelle comme n'importe quel autre service. La synchronisation incrémentale maintient l'index à jour à mesure que les documents sources changent, et les métadonnées d'ACL héritées des systèmes sources sont ce qui alimente le retrieval tenant compte des permissions. Si votre objectif est de câbler un LLM sur une surface produit plus large que le seul retrieval, cela recoupe notre travail d'intégration d'IA générative.

Oui, à condition que le retrieval soit tenant compte des permissions et auditable — ce qui est exactement notre façon de le construire. Le contrôle d'accès est appliqué au moment de la requête pour qu'un utilisateur ne récupère jamais que les chunks qu'il est autorisé à voir, l'isolation d'index par tenant est disponible pour les corpus très sensibles, et chaque retrieval et chaque génération sont journalisés pour revue hors ligne. YuSMP travaille selon des pratiques conformes au RGPD, prêtes pour ISO 27001, compatibles HIPAA, CCPA prises en compte, avec SOC 2 Type II en cours, et chaque mission démarre par un NDA, une cession de PI et un DPA. Parce que les réponses RAG peuvent citer leurs passages sources, elles sont plus faciles à défendre lors d'une revue de conformité qu'un modèle fine-tuné opaque.