Les réponses de l'IA ont besoin de sources fiables.

Rendre les connaissances faciles à trouver sans lever les restrictions d'accès

Le RAG associe la recherche dans des contenus autorisés à la formulation d'une réponse. Nous planifions la manière dont les documents sont importés, découpés en sections pertinentes et dotés de leur origine, de leur date et de leurs autorisations. Les documents supprimés ou modifiés doivent également être actualisés dans l'index de recherche ; un import unique ne suffit pas pour un savoir d'entreprise qui évolue.

Nous vérifions la qualité de la recherche à l'aide de questions réalistes et des justificatifs attendus. Les termes techniques, les abréviations et les documents mal structurés peuvent empêcher de trouver le bon passage. Nous distinguons donc une erreur de recherche d'une formulation de réponse erronée et améliorons de façon ciblée l'étape concernée.

Séparer les réponses, les actions et les validations humaines

Un assistant de connaissances peut expliquer des sources sans effectuer lui-même de modifications dans les systèmes métier. Si des actions sont souhaitées, chaque connexion reçoit des droits limités et des paramètres clairement définis. Les opérations critiques telles que les commandes ou les modifications de données de référence peuvent nécessiter une confirmation distincte ; les documents importés ne doivent pas pouvoir outrepasser ces règles.

Avant la validation, nous testons les questions non autorisées, les sources contradictoires et les tentatives de détourner l'assistant via le contenu de documents. La journalisation est adaptée à la recherche d'erreurs et au besoin de protection. Les analyses portant sur la qualité des réponses, la latence et les coûts d'utilisation aident à piloter l'exploitation, sans conserver durablement et inutilement les demandes confidentielles.