Infrastructure RAG
Infrastructure RAG et IA documentaire privée
Matériel dédié pour les embeddings, la recherche vectorielle et la génération augmentée par récupération sur vos propres documents. Tout reste sur votre serveur privé.
Pourquoi un RAG privé
Cherchez et raisonnez sur vos propres connaissances
Le RAG permet à un modèle de répondre avec vos documents au lieu de deviner. Sur une infrastructure privée, votre base de connaissances, vos embeddings et votre index ne quittent jamais votre serveur, essentiel pour des contenus internes sensibles.
- Embeddings sur votre matérielGénérez et stockez des vecteurs en privé, sans appels externes.
- Recherche vectorielle intégréeExécutez votre base vectorielle aux côtés du modèle sur le même serveur.
- Pipelines documentairesIngestion, découpage et indexation de vos contenus sur GPU dédiés.
- Totalement privéBase de connaissances et index restent dans votre infrastructure.
FAQ
Questions fréquentes
La génération augmentée par récupération combine un modèle de langage avec la recherche sur vos propres documents. L’infrastructure est le serveur GPU, les embeddings et le magasin de vecteurs qui l’alimentent, sur du matériel privé.
Oui. Vos documents, embeddings et index vectoriel résident sur votre serveur dédié. Rien n’est envoyé à une plateforme IA externe.
Modèles d’embeddings, base de données vectorielle, runtime LLM et votre pipeline de récupération. Vous exécutez le pipeline ; nous fournissons et hébergeons le matériel.
Cela dépend des modèles d’embedding et de génération choisis. Nous aidons à dimensionner GPU et VRAM lors de l’analyse de charge.
Construisez un RAG privé sur votre serveur
Parlez-nous de vos documents et objectifs. Nous concevons le bon serveur GPU pour la récupération et la génération, l’hébergeons et vous le remettons.