AutoRAG - Génération Augmentée par Récupération Automatisée
Qu'est-ce qu'AutoRAG ?
Votre propre corpus devient le référentiel — AutoRAG cherche ensuite la configuration de pipeline qui y obtient le meilleur score.
AutoRAG est la solution complète de Divinci AI pour trouver automatiquement le pipeline RAG optimal pour vos données spécifiques et cas d'usage. Contrairement aux implémentations RAG génériques, AutoRAG évalue plusieurs combinaisons de stratégies de récupération et de génération pour déterminer ce qui fonctionne le mieux avec votre contenu unique.
Les implémentations RAG traditionnelles nécessitent une configuration manuelle extensive, un prétraitement de documents et un ajustement continu pour rester efficaces. De nombreuses organisations peinent à sélectionner les bons modules et pipelines RAG pour leurs données spécifiques, gaspillant un temps et des ressources précieux sur des configurations sous-optimales. AutoRAG élimine ces barrières en évaluant automatiquement diverses combinaisons de modules RAG, en gérant l'analyse de documents, l'optimisation du chunking, la sélection de stratégies de récupération et la génération de réponses, tout en apprenant et s'améliorant continuellement à partir des métriques d'évaluation.
Avec AutoRAG, vos applications d'IA d'entreprise accèdent instantanément aux informations propriétaires de votre organisation avec une précision et une pertinence sans précédent. Le système crée automatiquement des jeux de données de questions-réponses à partir de votre corpus, évalue plusieurs stratégies de récupération et de génération, et identifie la configuration optimale du pipeline, réduisant significativement les hallucinations et fournissant des réponses entièrement sourcées qui inspirent confiance à vos utilisateurs.
Découvrez comment AutoRAG repère et comble les lacunes d'une base de connaissances — voir sur YouTube.
Avantages Clés
AutoRAG
Génération Augmentée par Récupération automatisée qui connecte de manière transparente votre IA aux connaissances de votre organisation avec une configuration minimale et une précision maximale.
Intégration Rapide
Connectez votre base de connaissances en quelques minutes, pas en mois, avec un traitement et une indexation automatiques des documents.
Récupération Adaptative
Notre système sélectionne automatiquement la stratégie de récupération optimale pour chaque requête pour une pertinence maximale.
Réduction des Hallucinations
Réduit les hallucinations de l'IA jusqu'à 97% avec un contexte précis et une vérification des faits en temps réel.
Performance Auto-Améliorante
Optimise continuellement les modèles de récupération et la génération de réponses basées sur les interactions utilisateur.
Support Multi-Format
Traite divers types de contenu incluant documents, bases de données, wikis et sources de données structurées.
Comment Fonctionne AutoRAG
Traitement Intelligent de Documents et Création de Données
Le pipeline de traitement de documents d'AutoRAG transforme votre contenu brut en ensembles de données optimisés par un processus complet en quatre étapes : analyse de documents, découpage intelligent, création de corpus et génération automatique d'ensembles de données QA.
Le processus complet de création de données d'AutoRAG transforme les documents bruts en corpus optimisé et ensembles de données QA
Modules d'Analyse Avancés
Plusieurs méthodes d'analyse pour différents types de documents incluant PDFMiner, PyPDF, Unstructured et des analyseurs personnalisés pour formats spécialisés
Découpage Intelligent
Stratégies de découpage adaptatives qui préservent le contexte tout en optimisant la précision de récupération
Évaluation Complète de Récupération
Notre système AutoRAG évalue automatiquement plusieurs stratégies de récupération pour trouver l'approche optimale pour vos données spécifiques et cas d'usage.
Méthodes de Récupération Multiples
Évalue diverses approches de récupération incluant BM25, récupérateurs denses, recherche hybride et stratégies de reclassement
Intégration de Base de Données Vectorielle
Supporte plusieurs bases de données vectorielles et modèles d'embedding pour trouver la combinaison optimale
Optimisation et Évaluation de Génération
Le système d'optimisation avancé d'AutoRAG évalue plusieurs stratégies de génération pour trouver la configuration optimale pour vos données spécifiques et cas d'usage.
Optimisation de Génération
Optimise automatiquement les prompts et paramètres de génération pour votre cas d'usage spécifique
Métriques Complètes
Évalue les performances en utilisant précision, rappel, F1, MRR, NDCG et métriques de taux de succès
Processus d'Implémentation
Connexion de Sources de Connaissances
Connectez vos référentiels de connaissances existants via notre interface d'intégration simple. AutoRAG supporte les connexions directes aux systèmes de stockage de documents, bases de données, bases de connaissances, wikis et outils internes via des connexions API sécurisées ou téléchargements directs de documents.
Création de Données et Optimisation de Pipeline
Notre système transforme vos documents bruts en ensembles de données optimisés par notre processus complet en quatre étapes : analyse de documents, découpage intelligent, création de corpus et génération d'ensembles de données QA. Ces ensembles de données sont ensuite utilisés pour évaluer plusieurs configurations de pipeline RAG, identifiant automatiquement l'approche optimale pour vos données spécifiques et cas d'usage.
Intégration API et Déploiement
Intégrez AutoRAG avec vos applications existantes via notre API REST ou utilisez nos connecteurs pré-construits pour les plateformes LLM populaires. Des options de configuration simples vous permettent de personnaliser les paramètres de récupération, l'authentification et les modèles de permissions utilisateur pour correspondre aux exigences de votre organisation.
Questions Fréquemment Posées
AutoRAG peut traiter pratiquement tout contenu textuel incluant PDFs, documents Word, présentations PowerPoint, feuilles de calcul Excel, pages HTML, fichiers Markdown, référentiels de code, bases de données, wikis, bases de connaissances et données structurées provenant d'APIs. Le système gère également les images avec du contenu textuel via OCR et peut extraire des données de tableaux, diagrammes et autres éléments visuels.
Pour les formats de données spécialisés ou les systèmes propriétaires, notre équipe peut développer des connecteurs personnalisés pour assurer une intégration transparente avec votre infrastructure de connaissances existante.
AutoRAG est conçu avec une sécurité de niveau entreprise au cœur. Tout le traitement des données se produit dans votre périmètre de sécurité, soit dans votre environnement cloud ou sur site. Le système supporte :
- Chiffrement de bout en bout pour toutes les données au repos et en transit
- Contrôles d'accès basés sur les rôles pour la visibilité des documents
- Options de résidence des données pour les exigences de conformité régionales
- Journalisation d'audit pour toutes les opérations système et accès aux données
- Conformité avec GDPR, HIPAA et autres cadres réglementaires
De plus, nos options de déploiement incluent des environnements isolés pour les exigences de sécurité les plus élevées.
AutoRAG est agnostique au modèle et fonctionne avec pratiquement tout LLM, incluant :
- Modèles OpenAI (GPT-4, GPT-3.5, etc.)
- Modèles Anthropic (série Claude)
- Modèles Google (série Gemini)
- Modèles Meta (série Llama)
- Modèles Mistral
- Modèles open source (déployables sur votre infrastructure)
- Modèles personnalisés affinés
Le système optimise automatiquement sa sortie pour les limitations de fenêtre de contexte et capacités spécifiques de chaque modèle. Notre console de gestion permet de basculer facilement entre les modèles et de faire des tests A/B pour des performances optimales.
Prêt à Commencer ?
Transformez vos applications IA avec la solution complète d'AutoRAG.