Qu'est-ce qu'un chatbot RAG ?

RAG signifie Retrieval Augmented Generation. C'est un chatbot qui, au lieu d'inventer ses réponses, recherche d'abord l'information pertinente dans votre base documentaire (PDF, procédures, manuels), puis formule une réponse en s'appuyant exclusivement sur ces sources. Chaque réponse cite le document d'origine, ce qui élimine les hallucinations.

Quels types de documents peut-il exploiter ?

Le système accepte les PDF, les fichiers Word, les pages web internes, les tableaux Excel, les bases de connaissances et les documents techniques. Nous les découpons en chunks adaptés, les transformons en vecteurs sémantiques, et les stockons dans une base de recherche vectorielle. Le chatbot trouve les passages pertinents par similarité de sens, pas par mots-clés.

Mes données restent-elles confidentielles ?

Absolument. Nous proposons un déploiement on-premise (sur vos propres serveurs) pour les entreprises qui ne souhaitent aucun transit de données vers l'extérieur. En mode hébergé, vos documents sont chiffrés au repos et en transit, et aucune donnée n'est utilisée pour entraîner des modèles tiers.

C'est destiné aux clients ou aux collaborateurs ?

L'assistant RAG est conçu pour vos équipes internes : direction, managers, collaborateurs. Il leur donne accès instantanément aux procédures, règlements et manuels de l'entreprise. Pour un assistant destiné aux clients de votre boutique en ligne, consultez notre offre Chatbot Shopify.

Assistant IA (Chatbot + RAG)

Un assistant conversationnel connecté à votre base de donnée interne et documents métier.

Fonctionnalités

Assistant destiné à vos équipes (direction, managers, collaborateurs)
Exploite votre documentation interne (procédures, règlements, manuels) sans fuite de données.
Réponses sourcées avec citation des documents
Personnalisation du ton et du périmètre
Déploiement on-premise possible pour une sécurité maximale

Tarif

A partir de 1500€

Prendre rendez-vous

Comment ça fonctionne

Indexation de vos documents

Vos fichiers (PDF, Word, pages web internes, photos et vidéos) sont découpés en chunks et transformés en embeddings vectoriels. Chaque passage est stocké dans une base de recherche sémantique.

Recherche contextuelle

Quand un utilisateur pose une question, le système cherche les passages les plus pertinents dans votre base documentaire par similarité de sens, pas par mots-clés.

Génération de la réponse

Les passages récupérés sont injectés dans le contexte du modèle IA, qui formule une réponse structurée en s'appuyant sur votre documentation réelle.

Citation des sources

Chaque réponse indique le document et la section d'où provient l'information. Vos équipes vérifient en un clic. Pas d'hallucination, pas d'approximation.

Chargement...

Questions fréquentes

Intéressé par cette offre ?

Discutons de votre projet — premier échange sans engagement.

Réserver un créneau