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Plateforme · Connaissances

Des réponses ancrées dans vos connaissances.

Associez des sources de données RAG à n'importe quel nœud Agent IA ou LLM. Les réponses s'appuient alors sur votre base de connaissances privée, citent vos propres documents et restent exactes et fidèles à votre marque.

Fonctionnalités

Des réponses fondées sur vos sources.

Récupération ancrée

Les sources de données RAG fournissent aux agents les bons passages de votre base de connaissances au moment de la requête.

Cité, pas halluciné

Les réponses renvoient aux titres des sources dont elles proviennent — limitées à votre documentation.

Apportez vos documents

Importez du PDF, DOCX, TXT, MD, PPTX, CSV, XLSX, JSON et XML.

Réutilisable partout

Associez la même source de données à des nœuds Agent IA ou LLM dans n'importe quel workflow.

Sortie fidèle à la marque

Les générations restent ancrées dans votre voix, vos faits et vos consignes.

Traçabilité intégrée

Chaque exécution est journalisée, afin que vous puissiez retrouver les sources et vérifier le résultat.

Comment fonctionne l'ancrage RAG

Récupérer d'abord, répondre ensuite.

Associez une source RAG à un nœud Agent IA ou LLM : avant de répondre, il recherche les passages les plus pertinents dans votre base de connaissances. Le résultat repose ainsi sur vos documents plutôt que sur les suppositions du modèle. Un message système peut en outre limiter les réponses aux seules sources fournies.

Apportez vos documents

Les formats dans lesquels vivent déjà vos connaissances.

Importez les fichiers avec lesquels votre équipe travaille chaque jour. Les documents structurés et non structurés sont acceptés comme sources de données et comme entrées de fichiers dans toute la plateforme.

PDF
DOCX
TXT
Markdown
PPTX
CSV
XLSX
JSON
XML
Attachez à n'importe quel nœud

Connectez vos sources aux agents et aux LLM.

Sélectionnez votre source de données dans les réglages du nœud — par exemple une source « Docs produit » sur un agent de support. L'agent la consulte de lui-même à mesure qu'il raisonne, et vous pouvez désactiver les outils externes pour qu'il s'appuie uniquement sur le RAG.

Ce que les équipes construisent

Une sortie fiable, adossée aux sources.

Q&R de support ancrées

Répondez aux questions des clients à partir de vos docs, en citant les titres des sources utilisées.

Contenu fidèle à la marque

Générez des textes ancrés dans un brief de marque pour que le ton et les faits restent cohérents.

Analyse de documents

Résumez et raisonnez sur des PDF, présentations et tableurs importés.

Réponses conformes aux règles

Limitez le modèle aux sources fournies ; il répond « Je ne sais pas » lorsqu'elles sont absentes.

Exemple

Q&R client ancrées, de bout en bout.

Entrée : question client Agent IA : RAG sur « Documentation produit » LLM : formater une réponse concise Sortie : réponse citée et titres des sources

L'agent recherche dans votre base de connaissances avant de répondre, renvoie une réponse concise avec les 1 à 3 titres de sources utilisés, et indique qu'il ne sait pas lorsque la réponse ne figure pas dans vos sources.

Comment ça marche

De l'entrée au résultat.

01

Importez vos connaissances

Ajoutez des PDF, DOCX et plus encore comme source de données RAG — sans code.

02

Attachez à un nœud

Sélectionnez la source de données dans les réglages d'un nœud Agent IA ou LLM dans Studio.

03

Exécutez de façon ancrée

Le nœud récupère les bons passages et répond à partir de vos sources.

04

Vérifiez et faites confiance

Contrôlez les titres des sources citées ; chaque exécution est journalisée pour la traçabilité.

Commencer

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