Services de développement RAG au Canada pour les connaissances d'entreprise
Ils nous font confiance
Services de développement RAG : ingérer, récupérer, puis mesurer
Une seule équipe canadienne bâtit votre pipeline RAG et prouve, chiffres à l'appui, qu'il trouve les bons passages.
Ingestion et découpage
Nous découpons les documents selon leur structure réelle, pour qu'une clause reste avec sa condition et qu'un tableau garde ses en-têtes. Chaque segment porte sa source, sa date, son responsable et sa liste d'accès.
Recherche hybride et reclassement
La recherche sémantique trouve le sens, et la correspondance par mots-clés repère les numéros de pièce et les codes de politique que les plongements brouillent. Un modèle de reclassement place les meilleurs passages en tête, et les filtres d'accès s'appliquent avant que rien n'atteigne le modèle.
Évaluation de la récupération
Nous bâtissons un jeu de test à partir des questions que votre personnel pose réellement, puis nous y mesurons le rappel et la précision du contexte. Quand le découpage ou le modèle change, le score montre si les choses se sont améliorées.
RAG ou affinage pour les connaissances de votre entreprise?
Les deux changent ce que dit un modèle, mais résolvent des problèmes différents. L'affinage (fine-tuning) entraîne de nouveau le modèle pour qu'il écrive dans un style, un format ou un ton donné; la génération augmentée par récupération le laisse tel quel et lui remet les bons passages au moment où quelqu'un pose sa question. Si vos réponses dépendent de documents qui changent chaque semaine, ou s'il faut montrer d'où vient chaque réponse, la RAG convient mieux.
Génération augmentée par récupération
- Répond à partir de vos documents actuels, avec une source pour chaque réponse.
- Une politique modifiée est prise en compte dès qu'elle est indexée de nouveau.
- Filtre les résultats selon les droits d'accès que chaque utilisateur a déjà.
- Convient aux politiques, aux manuels, aux contrats et aux bases de connaissances du soutien.
Affinage
- Apprend des schémas récurrents à partir d'exemples, sans aucune source à citer.
- De nouveaux faits exigent un autre entraînement sur de nouveaux exemples.
- Ne distingue plus les utilisateurs une fois les données intégrées aux poids du modèle.
- Convient aux formats de sortie fixes, au ton ou à des tâches de classification étroites.
Bien des projets combinent les deux : la RAG fournit les faits et un petit modèle affiné s'occupe du format. Nous commençons par la récupération, parce qu'elle est plus facile à modifier par la suite.
Avec qui allez-vous travailler?
Vous travaillez avec la personne derrière la conception. Saeid Khanipour Ghobadi a fondé SMEnode et conçoit encore l'architecture que les clients achètent. Titulaire du CCIE Data Center et fort de plus de 15 ans en réseau d'entreprise, en centre de données, en infonuagique et en IA appliquée, il cadre chaque mandat et y reste jusqu'à la livraison. Engager SMEnode, c'est engager la personne qui conçoit, pas un diaporama de vente.
Votre équipe au Canada fouille encore dans des lecteurs partagés? Parlez à un spécialiste
Dites-nous qui vous êtes et sur quoi vous travaillez. Un spécialiste chevronné lit votre message avant de vous écrire : la première réponse est donc un vrai avis sur la portée, le risque et l'échéancier, en moins d'une heure, 24/7. Rien ici ne vous engage, et on vous dira franchement si on n'est pas le bon choix.
Votre demande
- Service
- Déploiement RAG
La suite
- Un spécialiste chevronné répond en moins d'une heure, 24/7. Jamais un représentant.
- On fixe un appel de 30 minutes pour écouter, esquisser des options et nommer les risques.
- Vous recevez un énoncé de travaux cadré en 3 jours ouvrables.
Appelez la ligne 24/7
+1 514-465-1584Qu'est-ce qui détermine si un système RAG au Canada donne la bonne réponse?
La plupart des projets ratés que nous examinons avaient un modèle tout à fait correct. Le problème se trouvait dans la récupération, dans les droits d'accès ou dans le trajet des données.
La récupération échoue avant le modèle.
Une démo fonctionne parce que quelqu'un a choisi vingt documents propres. La production en compte quarante mille, avec des doublons, des PDF numérisés et trois versions de la même politique. Quand une réponse est fausse, la cause tient d'habitude aux passages fournis au modèle, et non au modèle lui-même : les équipes qui ne mesurent pas la récupération finissent par réécrire les prompts et changer de modèle pendant que le vrai défaut reste en place. Nous notons d'abord la récupération, pour que chaque changement soit jugé sur un chiffre.
Les règles d'accès suivent chaque segment.
Un système RAG copie vos documents dans un index, et cet index ignore qui peut lire quoi tant que nous ne le lui disons pas. Nous reportons la liste d'accès de chaque fichier dans l'index et l'appliquons à chaque requête, si bien que chacun n'obtient que les passages qu'il pourrait ouvrir lui-même. Quand quelqu'un part ou qu'un dossier est verrouillé, il faut que le changement atteigne aussi l'index. C'est pourquoi nous le relions à votre configuration de gestion des identités et des accès.
Savoir où chaque prompt est traité.
Garder l'index dans une région canadienne ne règle pas tout. Sur Azure, un déploiement Global peut traiter les prompts dans n'importe quelle région, et les zones de données de Microsoft ne couvrent que les États-Unis, l'Union européenne et l'Asie-Pacifique. Un déploiement Standard garde le traitement dans la zone géographique choisie, même si les nouveaux modèles y arrivent souvent en dernier. Selon la Loi 25 du Québec, une évaluation des facteurs relatifs à la vie privée doit précéder toute communication de renseignements personnels hors de la province. Quand rien ne peut sortir, nous bâtissons le système sur site.
Le regard d'un conseiller chevronné sur vos TI?
Dites-nous ce que vous exploitez aujourd'hui et ce qui lâche sans cesse. Un spécialiste chevronné de SMEnode répond en moins d'une heure avec un premier avis sur la portée, le risque et l'échéancier. Aucun transfert aux ventes.
Demander une consultationDu lecteur partagé aux réponses citées : le développement RAG au Canada
Nous rédigeons le jeu d'évaluation avant d'écrire le code du pipeline. Sans lui, savoir si le système fonctionne devient un débat, et c'est l'avis de la personne la plus haut placée qui l'emporte. Avec lui, chaque choix reçoit un score : la taille des segments, le modèle de plongement, le modèle de reclassement et la base de données vectorielle. Vous voyez les chiffres avant de voir une démo, et vous gardez le jeu de test, pour que votre propre équipe puisse le relancer après notre départ.
Phases du mandat
Phases 01 à 04
Cartographier les documents
Nous dressons la liste de chaque source, de son format, de sa fréquence de mise à jour et des personnes qui peuvent la lire. Si le partage est déjà trop large, nous vous le disons dès maintenant, et une évaluation de la préparation à l'IA peut d'abord y mettre de l'ordre.
Bâtir le pipeline
Un découpage qui suit la structure, avec des métadonnées, des plongements, une base de données vectorielle dimensionnée pour votre corpus, la recherche hybride, un modèle de reclassement et des réponses qui citent leurs sources. Chaque étape se teste séparément, ce qui rend une régression facile à retracer.
Noter la récupération
Le rappel et la précision du contexte, mesurés par rapport à votre jeu d'évaluation, plus des vérifications pour s'assurer que les réponses s'en tiennent au texte récupéré. Avant le lancement, nous essayons aussi d'extraire des passages restreints, comme le ferait un test de sécurité de l'IA.
Surveiller en production
La notation se poursuit sur le trafic réel, pour qu'une lente baisse de qualité se voie dans un score en recul plutôt que dans une plainte. Votre équipe reçoit le code, le jeu de test et un guide d'exploitation. Il s'inscrit dans notre conseil en IA plus large.
Services de développement RAG au Canada : ce que les directeurs informatiques demandent en premier
Attendez-vous à ces questions lors d'un premier appel, posées d'habitude par un directeur informatique ou un responsable des données qui a déjà assisté à la démo d'un fournisseur.
Où ce travail se rattache.
Ces disciplines partagent la même équipe chevronnée et arrivent souvent ensemble. Suivez le fil jusqu'à la prochaine.
- IADéveloppement d'IA agentiqueDes agents qui cherchent l'information dans vos documents, puis agissent dans des limites étroites et approuvées.
- IAIA sur site et souveraineDes modèles et des index sur du matériel que vous contrôlez, pour les données qui doivent rester au Canada.
- IASécurité de l'IADes tests d'attaque pour les assistants et les couches de récupération, puis des correctifs pour tout ce qui est passé.
