Physical AI full-stack
Des réponses ancrées dans votre réalité technique — manuels, spécifications, normes et journaux — traçables jusqu'à la source, avec citations et une boucle d'évaluation qui mesure les réponses non étayées.
Ingestion
Embeddings & index
Récupération & re-ranking
Ancrage & citation
Un pipeline en quatre étapes : ingérer le corpus, puis créer les embeddings et l'index, puis récupérer et re-ranker, puis ancrer la réponse et citer les sources.
La connaissance industrielle réside dans des PDF, des spécifications, des normes et des journaux de maintenance — pas dans les poids d'un modèle. La génération augmentée par récupération ancre un modèle dans ce corpus, de sorte que chaque réponse soit traçable jusqu'à un document source. Il en résulte un système auquel les ingénieurs peuvent se fier, parce qu'ils peuvent le vérifier.
Ingestion et découpage du corpus source ; embeddings et base vectorielle ; récupération avec re-ranking ; génération ancrée qui cite ses sources ; et une boucle d'évaluation qui mesure la fidélité — à savoir si les réponses sont réellement étayées par le texte récupéré.
Analyse de documents pour PDF, tableaux et documents numérisés (OCR) ; embeddings sur pgvector ; récupération hybride (sémantique plus mots-clés) avec re-ranking ; application de citations pour que les affirmations renvoient à la source ; évaluation de la fidélité et de la qualité de récupération ; génération sur Mistral ou un autre modèle à poids ouverts.
Dans l'industrie, une réponse n'est utile que si vous pouvez la tracer jusqu'à sa source.
| Dimension | RAG industriel | LLM générique |
|---|---|---|
| Ancrage | Vos manuels, specs, normes | Mémoire paramétrique |
| Traçabilité | Réponse liée à sa source | Sans source |
| Fraîcheur | Index mis à jour en continu | Figé à la date d'entraînement |
| Contrôle d'accès | Permissions par document | Aucun |
| Mode de défaillance | « Absent des sources » | Hallucination assurée |