RagFormation offre une solution de bout en bout pour implémenter des workflows de génération augmentée par récupération. La plateforme ingère diverses sources de données, notamment des documents, pages web et bases de données, et extrait des embeddings via des modèles LLM populaires. Elle se connecte de manière transparente à des bases de données vectorielles comme Pinecone, Weaviate ou Qdrant pour stocker et récupérer des informations contextuellement pertinentes. Les utilisateurs peuvent définir des prompts personnalisés, configurer des flux de conversation et déployer des interfaces de chat interactives ou des API REST pour des réponses en temps réel. Avec une surveillance intégrée, des contrôles d'accès, et la prise en charge de plusieurs fournisseurs de LLM (OpenAI, Anthropic, Hugging Face), RagFormation permet aux équipes de créer rapidement, d'itérer et de déployer des applications d'IA à grande échelle, tout en minimisant le développement. Son SDK low-code et sa documentation complète accélèrent l'intégration dans des systèmes existants, assurant une collaboration transparente entre les départements et réduisant le délai de mise sur le marché.

RAG pour la cybersécurité combine la puissance des grands modèles de langage avec une recherche basée sur des vecteurs pour transformer l'accès et l'analyse des informations de cybersécurité. Les utilisateurs commencent par importer des documents tels que matrices MITRE ATT&CK, entrées CVE et avis de sécurité. Le cadre génère alors des embeddings pour chaque document et les stocke dans une base de données vectorielle. Lorsqu'une requête est soumise, RAG récupère les extraits de document les plus pertinents, les transmet au LLM et retourne des réponses précises et riches en contexte. Cette approche garantit que les réponses sont basées sur des sources fiables, réduit les hallucinations et améliore la précision. Avec des pipelines de données personnalisables et le support de plusieurs fournisseurs d'embeddings et de LLM, les équipes peuvent adapter le système à leurs besoins spécifiques en matière d'intelligence sur les menaces.

Au cœur, RAG avancé fournit aux développeurs une architecture modulaire pour implémenter des workflows RAG. Le framework dispose de composants interchangeables pour l’ingestion de documents, les stratégies de segmentation, la génération d’embeddings, la persistance du magasin vectoriel et l’invocation de LLM. Cette modularité permet aux utilisateurs de mélanger et assortir des backends d’embedding (OpenAI, HuggingFace, etc.) et des bases de données vectorielles (FAISS, Pinecone, Milvus). RAG avancé inclut également des utilitaires de batch, des caches et des scripts d’évaluation pour les mesures de précision/rappel. En abstraisant les modèles RAG courants, il réduit la quantité de code répétitif et accélère l’expérimentation, le rendant idéal pour les chatbots basés sur la connaissance, la recherche d'entreprise et la synthèse dynamique de grands corpus.