Construire un RAG efficace rapidement : la recette gagnante de Magellan Consulting et Nuclia

Le RAG (Retrieval-Augmented Generation) combine les capacités des modèles de langage (LLM) avec celles des moteurs de recherche documentaire. Son objectif est de fournir des réponses pertinentes, précises et vérifiables en s’appuyant sur une base documentaire contrôlée. En effet, si les modèles génératifs maîtrisent le langage naturel, leurs réponses restent limitées aux données initiales d’entraînement, créant des risques d’obsolescence et d’inexactitude. Le RAG résout ce problème en distinguant clairement les rôles : une recherche ciblée fournit les informations exactes, tandis que le modèle génère la réponse. 

Nombre de nos clients doivent aujourd’hui répondre à un même défi : comment créer un moteur de recherche performant pour exploiter efficacement des corpus documentaires particulièrement volumineux et complexes ? L’approche RAG (Retrieval-Augmented Generation) apparaît alors comme une solution idéale pour deux raisons principales. Tout d’abord, elle exploite l’IA générative pour synthétiser et agréger les informations provenant de multiples documents en une réponse claire et pertinente. Elle permet aussi aux utilisateurs d’accéder précisément aux documents sources, facilitant ainsi la vérification et l’approfondissement des résultats obtenus. Cette approche a déjà démontré son efficacité auprès de nos clients dans plusieurs secteurs : le réglementaire et la conformité, l’industrie et l’ingénierie, l’assurance et la finance, ainsi que le support et l’assistance client. 

Face à la complexité technique de mise en œuvre d’une solution RAG (extraction de contenus variés, indexation sémantique, moteur de recherche performant, intégration de modèles de langage…), Nuclia propose une solution complète et clé en main : 

 

• Un module avancé d’extraction et d’indexation, capable de traiter un large éventail de formats (texte, fichiers bureautiques, pages web, enregistrements audio/vidéo). 

 

• Une base de données vectorielle optimisée pour stocker efficacement les contenus indexés. 

 

• Une intégration flexible de modèles de langage (LLM) provenant de fournisseurs reconnus (OpenAI, Anthropic, Google…) ou hébergés directement par Nuclia. 

 

• Une interface web intuitive permettant de concevoir rapidement des prototypes sans effort d’intégration complexe. 

 

• Un outil de contrôle qualité intégré, basé sur un modèle sémantique, assurant la pertinence et la fiabilité des réponses générées. 

 

Accessible par API, Nuclia simplifie ainsi considérablement le déploiement d’applications RAG, accélère l’innovation et garantit aux entreprises la maîtrise complète des réponses générées par l’IA. 

 

Au-delà de ses avantages techniques, Nuclia offre une solution particulièrement adaptée aux entreprises souhaitant maîtriser leurs coûts tout en favorisant la montée en compétences de leurs équipes techniques internes. En les impliquant étroitement dès les premières étapes du projet et tout au long du développement, Nuclia permet aux collaborateurs internes d’acquérir progressivement les compétences nécessaires pour gérer efficacement l’évolution et la maintenance opérationnelle de la solution à long terme.  

 

De plus, cette plateforme assure une gestion fine de la structuration et de l’exploitation des bases documentaires complexes ainsi qu’une personnalisation avancée, répondant ainsi précisément aux exigences spécifiques des utilisateurs métiers, tout en garantissant un niveau élevé de sécurité et de confidentialité des données. 

Pour assurer la réussite du développement d’une solution RAG performante, Magellan Consulting recommande de constituer dès le départ une équipe projet pluridisciplinaire, capable de relever efficacement les défis spécifiques à ce type de projet. 

 

La première étape clé consiste à enrichir la base documentaire Nuclia en y intégrant des contenus pertinents sélectionnés par les experts métier internes. Ces experts ont un rôle essentiel : ils identifient, priorisent et valident les sources documentaires indispensables au projet. Une fois cette sélection réalisée, un Data Engineer prend en charge la préparation des documents, ajoutant notamment des métadonnées et normalisant les formats pour assurer une exploitation optimale par l’IA générative de Nuclia. Parallèlement, l’intervention d’un développeur Front-End garantit la conception d’une interface ergonomique et personnalisée, répondant précisément aux besoins des utilisateurs métier tout en respectant leur charte graphique. 

 

Durant toute la durée du projet, Magellan Consulting assure une coordination rigoureuse en mettant en place une méthodologie agile structurée autour de sprints hebdomadaires. Cette approche permet à chaque acteur impliqué d’avoir une vision claire de ses tâches et garantit une progression fluide et transparente du développement. 

 

L’approche collaborative et itérative, inspirée de la méthodologie Lean Startup, constitue également une bonne pratique essentielle. En organisant régulièrement des ateliers de travail et des focus groups avec les équipes métier et les futurs utilisateurs finaux, Magellan Consulting collecte des retours d’expérience concrets qui permettent d’ajuster continuellement la solution pour mieux répondre aux besoins réels des utilisateurs. 

 

Enfin, l’accompagnement réactif et constant des équipes Nuclia est un facteur clé de succès. Leur disponibilité permanente et leur capacité à répondre efficacement aux enjeux techniques et fonctionnels rencontrés au fil du projet assurent une collaboration optimale entre toutes les équipes impliquées, garantissant ainsi la performance, la qualité et l’adoption rapide de la solution développée. 

Guillaume Baley, AI & Innovation Senior Manager, Magellan Consulting

Eric Brehault, Frontend engineer & developer advocate, Nuclia