Ingestion documentaire
PDF, sites et bases de connaissances que vous approuvez.
RAG
RAG et systèmes de connaissance pour l’information d’entreprise
RAG — génération augmentée par récupération — signifie que le modèle doit consulter des passages avant de répondre. C’est ainsi qu’un assistant reste attaché à vos politiques, docs produit et manuels d’exploitation au lieu de les inventer.
ZEH Technologies construit des pipelines d’ingestion, des stratégies de découpage, des filtres de métadonnées, une recherche hybride lorsque c’est utile, et une couche de réponse capable d’afficher des sources. Les permissions comptent : un fichier finance ne doit pas apparaître dans un chat général du personnel.
Voir Qu’est-ce que le RAG en intelligence artificielle ? et applications RAG.
Découpage et métadonnées
Pour que la récupération puisse filtrer par produit, locale ou équipe.
Citations
Réponses qui renvoient au texte source.
Filtres de permissions
Récupération contrainte par le rôle.
Jeux d’évaluation
Échantillons question/réponse de votre domaine.
Tâches de rafraîchissement
Réindexez lorsque les documents changent.
Services liés
Solutions liées
Réalisations liées
FAQ
Questions que les entreprises posent souvent.
Le RAG peut-il fonctionner en plusieurs langues ?
Oui, avec des corpus et tests par locale. Les collections mixtes de langues demandent un design supplémentaire.
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