Le RAG standard récupère des fragments de documents basés sur la similarité sémantique. Il échoue lorsque les réponses nécessitent de connecter des informations provenant de plusieurs documents. GraphRAG ajoute une couche de graphe de connaissances qui cartographie les entités et les relations, permettant à l'IA de répondre à des questions complexes multi-sauts que le RAG standard ne peut pas traiter.
Le RAG fonctionne en convertissant les documents en embeddings vectoriels et en récupérant des fragments sémantiquement similaires. Cela gère bien les questions directes. Mais de nombreuses questions critiques pour l'entreprise nécessitent un raisonnement à travers plusieurs documents : 'Quels fournisseurs ont des violations réglementaires ?' nécessite de connecter les dossiers des fournisseurs, les bases de données réglementaires et les sources d'actualités.
Le RAG standard récupère les fragments de manière isolée. Il n'a aucune notion de relations entre entités, aucun moyen de parcourir les connexions, et aucune capacité d'agrégation depuis plusieurs sources. Pour les requêtes analytiques complexes, le RAG standard donne des réponses incomplètes 40 à 60 % du temps.
GraphRAG combine la recherche vectorielle pour la similarité sémantique et le parcours de graphe pour le raisonnement relationnel.
Lors de l'indexation, nous extrayons les entités (personnes, entreprises, produits, réglementations) et les relations dans un graphe de connaissances lié aux documents sources.
Lors de la récupération, la recherche vectorielle trouve les fragments pertinents tandis que le parcours de graphe découvre les entités associées. Le contexte combiné permet des réponses multi-sauts précises.
Le graphe de connaissances permet également la désambiguïsation d'entités, le raisonnement temporel et les requêtes d'agrégation. La détection de communautés identifie les clusters d'entités pour la synthèse globale.
Analyser le corpus documentaire, identifier les types d'entités et de relations, cataloguer les requêtes complexes auxquelles votre équipe doit répondre.
Concevoir le schéma du graphe : types d'entités, relations, règles d'extraction, logique de désambiguïsation.
Construire le pipeline d'extraction, créer le graphe de connaissances, intégrer avec la recherche vectorielle, implémenter la récupération hybride.
Déployer connecté aux applications IA. Surveiller la précision et l'exhaustivité du graphe. Le pipeline d'extraction traite automatiquement les nouveaux documents.
Sans engagement. Dites-nous ce dont vous avez besoin et nous vous dirons comment nous le résoudrions.
Défi: La recherche sur les interactions médicamenteuses nécessitait de croiser plus de 10 000 articles — plusieurs mois de travail par analyse
Solution: GraphRAG avec entités médicament, protéine, gène, maladie. Les chercheurs interrogent naturellement et obtiennent des réponses couvrant des milliers de documents
Résultat: Temps de recherche réduit de plusieurs semaines à quelques minutes ; schémas d'interaction auparavant inconnus découverts
Défi: La due diligence M&A nécessitait l'examen de milliers de contrats pour identifier les risques — processus de 3-4 semaines
Solution: GraphRAG extrayant parties, obligations, clauses de résiliation des documents contractuels avec analyse inter-contrats
Résultat: Révision réduite de 4 semaines à 1 semaine ; 23 % de facteurs de risque supplémentaires identifiés par rapport à la révision manuelle
Défi: Les analystes devaient connecter les informations de milliers de rapports pour identifier les schémas de menace
Solution: GraphRAG cartographiant personnes, organisations, lieux, événements avec requêtes multi-sauts révélant les connexions indirectes
Résultat: Taux de découverte de connexions amélioré de 5x ; production de rapports d'analystes réduite de 40 %
Défi: Base de connaissances de 50 000+ documents échouait sur requêtes complexes comme 'Qui a travaillé sur des projets similaires ?'
Solution: GraphRAG cartographiant personnes, projets, technologies, décisions. Requêtes complexes réussies sur toute la documentation
Résultat: Requêtes complexes réussies à 78 % contre 25 % avec recherche standard ; temps d'intégration des ingénieurs réduit de 30 %
Systèmes de données construits sur Next.js 16 + PostgreSQL avec pgvector pour les embeddings et la recherche par similarité. Aucun frais de base de données vectorielle externe. Payload CMS 3 gère les sources de données et la configuration du pipeline via un panneau d'administration que votre équipe contrôle directement.
Nous utilisons Claude, GPT-4o, Deepgram et ElevenLabs en production quotidiennement — pour le codage, la génération de contenu, l'automatisation vocale et les interactions client. Nous ne sommes pas des consultants qui lisent sur l'IA ; nous sommes des praticiens qui livrent des systèmes IA chaque semaine.
Vos données restent sur votre infrastructure. PostgreSQL avec pgvector gère les embeddings localement — aucune base de données vectorielle externe envoyant vos informations propriétaires vers des serveurs tiers. L'auto-hébergement signifie conforme RGPD par architecture.
Stratégie, architecture, développement, déploiement et support continu — tout par une seule équipe. Aucune transition entre consultants, designers et développeurs. Les ingénieurs qui construisent votre système sont les mêmes qui le maintiennent.
Nos propres opérations sont automatisées de bout en bout : pipelines CI/CD, surveillance d'infrastructure avec alertes Telegram, sauvegardes quotidiennes de bases de données, publication automatisée de contenu et workflows de développement assistés par IA. Nous construisons l'automatisation pour les clients car l'automatisation est notre mode de fonctionnement.
Projets à prix fixe avec jalons et livrables clairs. Vous approuvez chaque phase avant que nous passions à la suivante. Pas de facturation horaire illimitée, pas de surprises de dérive du périmètre. Le support continu est un accord mensuel séparé et transparent.
Système ciblé (1 000-10 000 docs) à partir de 25 000-45 000 $. Entreprise avec sources multiples de 50 000-90 000 $. Systèmes à grande échelle coûtent 90 000-200 000 $+. L'hébergement de base de données graphe coûte 500-3 000 $/mois.
RAG standard pour les recherches directes. GraphRAG lorsque les réponses nécessitent de connecter des informations, de comprendre les relations ou de raisonner sur des scénarios complexes. Si les utilisateurs posent des questions 'qui', 'pourquoi', 'et si', ou 'comment X et Y sont-ils connectés', GraphRAG surpassera considérablement.
L'extraction initiale de 10 000 documents prend 1-2 semaines. Le temps total jusqu'aux requêtes en production est de 6-10 semaines. Les nouveaux documents sont traités automatiquement par la suite.
Oui. GraphRAG améliore plutôt que de remplacer le RAG standard. Les requêtes simples utilisent la récupération vectorielle rapide ; les requêtes complexes appliquent le graphe.
Précision de 85-92 % et rappel de 78-88 % au premier passage. La validation humain-dans-la-boucle et l'extraction multi-passages améliorent la précision. L'ajustement fin spécifique au domaine dépasse 95 %.
Parlez-nous de vos besoins et nous concevrons une solution graphrag & récupération avancée sur mesure pour votre entreprise.
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