Copilotes RAG pour la connaissance de l'entreprise
Réponse courte
SwankyForge construit des copilotes de génération augmentée par la recherche (RAG) : des assistants qui répondent aux questions des équipes ou des clients à partir de vos propres documents, politiques et systèmes, et citent le passage d'où vient chaque réponse. Chaque release est vérifiée sur un jeu de test de vraies questions avant sa mise en ligne. Un projet typique dure 4–8 semaines et coûte 8k €–18k €.
Un client peut-il retourner un article ouvert après 20 jours ?
Oui, sous 30 jours si l'article est intact et dans son emballage. Les produits d'hygiène ouverts sont exclus.
- [1] Politique de retours, section 4.2
- [2] Liste des produits d'hygiène, mise à jour en mars
2 sources · réponse vérifiée sur le jeu de test de la release
Cela vous parle ?
- Les équipes interrompent leurs collègues au lieu de lire la politique.
- Le support répond tous les jours aux mêmes questions.
- Un pilote de chatbot a répondu avec assurance, et à tort.
- La connaissance est éparpillée entre wikis, PDF et tickets.
- Personne ne peut dire si l'assistant s'améliore ou se dégrade.
Ce que nous construisons
Assistant de connaissance interne
Politiques, procédures et documentation produit, avec un lien vers la source à chaque réponse.
Réponses du support
Brouillons de réponse pour les agents, ou réponses directes aux clients, à partir de votre centre d'aide.
Recherche multi-sources
PDF, wikis, tickets et lecteurs partagés au même endroit, avec leurs droits d'accès.
Consultations dans vos systèmes
Questions sur une commande, un contrat ou un compte traitées à partir des données en direct.
Tests de release
Une batterie de vraies questions que chaque changement doit passer.
Règles d'accès
Chacun ne voit que des réponses construites à partir de documents qu'il a le droit d'ouvrir.
Déroulement d'un projet
- 1
Collecter de vraies questions
Quelques centaines de questions réellement posées, avec les réponses qu'un expert accepterait. Elles deviennent le jeu de test.
- 2
Connecter les sources
Documents, wikis et tickets sont indexés avec leurs droits d'accès, pour que personne ne voie un document qu'il ne pourrait pas ouvrir.
- 3
Rechercher, puis répondre
Le système trouve d'abord les passages pertinents, puis rédige une réponse qui les cite avec un lien. Pas de source, pas de réponse.
- 4
Mesurer avant la release
Chaque changement est évalué sur le jeu de test : correct, partiellement correct, faux ou refusé. Une release moins bien notée n'est pas livrée.
- 5
Exploiter et améliorer
Logs, boutons de retour et revue hebdomadaire des questions échouées alimentent l'itération suivante.
Ce que vous obtenez
- Assistant dans le canal que votre équipe utilise déjà : web, chat ou helpdesk
- Jeu de test de vraies questions avec réponses d'experts
- Rapport d'évaluation pour chaque release
- Connecteurs de sources et de droits d'accès
- Code, prompts et runbooks dans votre dépôt
Prix typique
8k €–18k €
Durée typique
4–8 semaines
D'après la grille tarifaire publiée. Le prix final est fixé une fois le périmètre convenu.
Estimer votre projetÉtude de cas liée
- Architecture de référence
Les équipes interrogeaient leurs collègues au lieu de lire la politique. Elles posent maintenant la question et obtiennent une réponse vérifiable.
Justesse des réponses: 61 % → 89,2 %
- Architecture de référence
Chaque facture était lue et saisie à la main. Quatre sur cinq passent désormais sans intervention.
Traitement direct: 0 % → 81 %
Questions
RAG ou fine-tuning : de quoi avons-nous besoin ?
Pour répondre à partir de la connaissance de l'entreprise, commencez par le RAG : il utilise les documents à jour, montre ses sources et se met à jour sans réentraînement. Le fine-tuning aide pour le ton, le format ou une tâche étroite, et vient généralement plus tard, s'il est nécessaire.
Nos données serviront-elles à entraîner le modèle de quelqu'un d'autre ?
Non. Nous utilisons des fournisseurs de modèles sous des conditions qui excluent l'entraînement sur vos données, ou nous faisons tourner des modèles ouverts dans votre cloud lorsque c'est l'exigence.
Comment l'empêchez-vous d'inventer des réponses ?
Il ne répond qu'à partir des passages retrouvés et refuse quand rien de pertinent n'est trouvé. Le jeu de test mesure à quelle fréquence il se trompe, si bien que le risque est un chiffre plutôt qu'une supposition.
Quel modèle de langage utilisez-vous ?
Celui qui obtient le meilleur score sur votre jeu de test à un coût acceptable. Le système est conçu pour que le modèle puisse être remplacé sans réécriture.
Combien coûte l'exploitation d'un assistant RAG ?
L'usage du modèle se paie à la question. Nous l'estimons d'après votre volume de questions attendu avant le début du projet, et le tableau de bord montre ensuite le chiffre réel.
Parlez-nous de votre besoin.
Le premier appel est gratuit. Si ce système n'est pas la bonne réponse au vu de vos chiffres, nous vous le disons.