Chatbot RAG sur mesure, branché sur vos documents

Le principe est simple. Vos documents (PDF, pages web, bases de données, wikis internes) sont découpés en passages puis indexés. À chaque question, le système retrouve les passages les plus pertinents grâce à une recherche hybride : une recherche sémantique, qui comprend le sens de la question, combinée à une recherche par mots-clés classique. Un reranking (un second tri, plus fin) ne conserve que les meilleurs passages. Le LLM, le modèle d’IA qui rédige, formule alors une réponse en langage naturel avec ses sources. Résultat : des réponses ancrées dans votre réalité, pas dans les connaissances génériques du modèle.

1. 01Cadrage et ingestionNous identifions ensemble les sources (PDF, site, base de données, Notion, Drive), les cas d’usage prioritaires et les garde-fous. Je monte ensuite le pipeline d’ingestion : extraction, découpage, calcul des embeddings (la représentation du sens de chaque passage) et indexation, avec une mise à jour automatique.
2. 02Moteur de recherche hybrideLa recherche sémantique (par le sens, via pgvector) est fusionnée avec la recherche plein texte (par les mots exacts). Un reranking reclasse ensuite les passages candidats pour ne garder que les plus pertinents, avec vos filtres métier. La pertinence est maximisée avant même la génération.
3. 03Génération sourcée et anti-hallucinationLe LLM répond uniquement à partir des passages récupérés, cite ses sources et sait dire « je ne sais pas » plutôt que d’inventer (c’est ce qu’on appelle une hallucination). Les garde-fous, le ton et le périmètre sont adaptés à votre marque et à votre secteur.
4. 04Intégration et pilotageWidget sur votre site, intégration Slack ou Teams, ou simple API. Vous disposez d’une console d’administration, du suivi des conversations et de la mesure du taux de résolution. Nous itérons ensuite sur les cas qui coincent.

• Chatbot RAG intégré (widget web, Slack/Teams ou API) prêt pour la production
• Pipeline d’ingestion documentaire avec mise à jour automatique
• Moteur de recherche hybride (sémantique + plein texte) avec reranking
• Réponses sourcées et garde-fous anti-hallucination
• Console d’administration et suivi du taux de résolution
• Documentation et transfert de compétences à vos équipes

• RAG
• pgvector
• Recherche hybride
• Reranking
• OpenAI / Claude
• LangChain
• NestJS / Next.js
• n8n

RAG (Retrieval-Augmented Generation)

Technique qui consiste à faire chercher les bons passages dans vos documents avant de laisser l’IA rédiger sa réponse. L’IA ne répond plus de mémoire, elle répond à partir de vos contenus, ce qui rend ses réponses fiables et vérifiables.

Recherche sémantique

Recherche par le sens plutôt que par les mots exacts. Une question sur les « congés » retrouve aussi les documents qui parlent de « vacances » ou de « RTT », même si le mot exact n’y figure pas.

Embeddings (vecteurs)

Représentation mathématique du sens d’un texte, sous forme de longues suites de nombres. Deux textes qui parlent de la même chose ont des vecteurs proches, c’est ce qui permet la recherche sémantique.

Reranking

Second tri, plus fin, des résultats de recherche. Un premier moteur ramène par exemple 50 passages candidats, puis un modèle spécialisé les reclasse pour ne garder que les plus pertinents. C’est ce qui fait la différence entre une réponse correcte et une réponse excellente.

LLM (grand modèle de langage)

Le moteur d’IA qui comprend et rédige du texte (GPT, Claude, Gemini…). C’est lui qui formule la réponse finale, à partir des passages que la recherche lui fournit.

Hallucination

Quand une IA invente une information plausible mais fausse. Le RAG réduit fortement ce risque en forçant l’IA à s’appuyer sur vos documents et à citer ses sources.

pgvector

Extension de la base de données PostgreSQL qui stocke les embeddings et permet de retrouver très vite les passages dont le sens est le plus proche d’une question.