Dossiers techniques Genicotik
Recherche documentaire, RAG et bases de connaissances
Retrouver une information dans les bons documents, citer la source et respecter les accès : préparer la connaissance avant de demander au modèle de répondre.
Bibliothèque
Guides pratiques
Chaque dossier présente les arbitrages, les risques et les étapes de mise en œuvre, sans promesse automatique.
Stratégie RAG : construire sur des sources fiables
Organiser ingestion, découpage, métadonnées, permissions, citations et évaluation continue.
GuideQualité des données pour l’IA : le travail qui change tout
Définir fraîcheur, provenance, accès, nettoyage et tests avant de choisir un modèle.
GuideBase de connaissances pour agents IA
Donner aux agents un contexte à jour sans ouvrir l’accès à tout le système.
GuideVos documents sont-ils prêts pour un assistant RAG ?
Inventorier formats, versions, droits et questions réelles pour repérer les lacunes du corpus avant son indexation.
GuideRAG : compter ingestion, recherche et mise à jour
Estimer extraction, embeddings, stockage, appels au modèle et maintenance du corpus selon le rythme documentaire.
GuideDu document à la réponse sourcée : organiser un RAG
Relier extraction, découpage, index, filtrage des accès et citations pour retrouver un passage exploitable par le modèle.
GuideAlimenter une base de connaissances depuis vos sources
Synchroniser fichiers, espaces documentaires et bases métier en gérant versions, suppressions et métadonnées d’accès.
GuideRAG : empêcher une recherche de révéler un document interdit
Propager les droits des sources jusqu’aux passages retrouvés et aux citations, y compris après un changement de permissions.
GuideMaintenir un RAG quand les documents changent
Contrôler fraîcheur des index, réponses sourcées et documents supprimés avec un jeu de questions représentatif des utilisateurs.
GuideRecherche classique, RAG ou ajustement de modèle ?
Comparer besoin de citations, fraîcheur documentaire et apprentissage d’un comportement avant de choisir la technique.
Écosystème
Sujets complémentaires
Agents IA
Décider où un agent apporte un gain réel, avec permissions, outils, mémoire et validation humaine.
Automatisation des processus
Cartographier entrées, décisions, exceptions et responsabilités avant de choisir les outils.
IA locale & Self-hosting
Comparer confidentialité, latence, coût, qualité des modèles et charge d’exploitation.
Voice AI
Gérer bruit, vocabulaire métier, diarisation, confidentialité et contrôle qualité.
Passer du guide au projet
Définir le périmètre de votre intégration
Décrivez vos sources de données, les logiciels à connecter et les actions à valider. Le cadrage distingue les fonctionnalités réalisables, les dépendances et les points à vérifier par un prototype.