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Technique· 10 min·18 mars 2026

Comment mettre votre base documentaire dans une IA (RAG expliqué)

RAG, embeddings, vector store… Démystifions le sujet pour comprendre comment indexer vos PDF, Notion et Google Drive.

Schema technique representant un pipeline RAG avec base documentaire et recherche vectorielle

Le RAG (Retrieval-Augmented Generation) permet à un LLM de répondre avec vos données à jour, sans halluciner. Nous détaillons l'architecture, les choix de modèles d'embedding, le découpage de documents (chunking) et les meilleures pratiques pour une qualité maximale.

Chez BWEB, nous combinons stratégie, conception et exécution pour livrer des solutions IA mesurables. Notre approche : commencer petit, valider vite, puis industrialiser ce qui fonctionne.

Si vous voulez aller plus loin sur ce sujet, réservez un diagnostic offert de 30 minutes. Nous vous montrons concrètement comment l'IA peut s'appliquer à votre contexte, sans jargon, sans bullshit.

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