Plateforme RAG pour l’entreprise
Une plateforme interne expérimentale qui ancre les réponses d’un modèle dans les informations fiables de l’entreprise grâce à la recherche sémantique.
Le problème
Un modèle généraliste ne connaît pas les informations privées et actuelles d’une entreprise. Il fallait retrouver le bon contexte interne, limiter les hallucinations et respecter les contraintes d’un hébergement sécurisé.
L’approche
Kamal a développé le frontend Next.js et les API Python, puis conçu un pipeline de recherche fondé sur les embeddings vectoriels et la recherche sémantique. Le modèle ne reçoit que le contexte sélectionné par ce pipeline.
- Découpage contrôlé des documents avec chevauchement pour préserver le contexte.
- Reranking par cross-encoder pour prioriser les passages les plus pertinents.
- Références obligatoires aux lignes sources afin de pouvoir vérifier les réponses.
- Étude de solutions d’hébergement et de déploiement sécurisés pour l’IA en entreprise.
Résultat
Le prototype a posé les bases de réponses plus pertinentes, explicables et ancrées qu’une réponse produite sans contexte. Les données et mesures internes confidentielles ne sont volontairement pas publiées.