L’indexation vectorielle est une méthode d’organisation des données qui permet une recherche sémantique quasi-instantanée dans de très grands volumes de documents.
La normalisation multimodale des données consiste à unifier des informations de sources hétérogènes (texte, image, son) dans un format cohérent pour l’IA.
Un moteur de recherche sémantique pour entreprise comprend le sens des requêtes, et non plus seulement les mots-clés, pour trouver l’information la plus pertinente.
Le retrieval augmented generation pour entreprise est la méthode qui ancre les réponses d’un LLM sur des sources de savoir internes pour garantir leur pertinence factuelle.
La normalisation des données est une étape critique de préparation qui consiste à nettoyer, structurer et unifier l’information avant de l’envoyer à un système IA.
Le contrôle de qualité des données IA est un processus de nettoyage et de normalisation en amont, essentiel pour garantir la fiabilité des réponses de l’IA.
Un RAG sécurisé garantit le cloisonnement des données entre les utilisateurs et respecte les droits d’accès hérités des systèmes de stockage de documents d’origine.
La vectorisation des données est le processus technique qui traduit le sens d’un texte en format numérique (vecteur) pour que l’IA puisse le comprendre et l’analyser.
Une base de connaissances IA est un ensemble de documents structurés et organisés qui sert de source de vérité à un système RAG pour générer des réponses fiables.
Les hallucinations IA sont des erreurs factuelles générées par un modèle. Une architecture RAG et la validation itérative permettent de réduire drastiquement leur occurrence.
