Dropp Cortex construit des agents IA et des systèmes de génération augmentée par récupération (RAG) ancrés dans vos propres données, pas seulement dans l'entraînement général d'un modèle.
Planifier votre Transformation IAUn agent IA qui invente une réponse est pire que pas d'agent du tout, c'est pourquoi la génération augmentée par récupération (RAG) compte : elle ancre les réponses d'un modèle dans vos documents, systèmes et données réels plutôt que de le laisser deviner. Nous construisons des agents et des systèmes RAG pour des tâches spécifiques et bien définies — recherche de connaissances internes, tri du support client, recherche de données structurées — plutôt que des agents ouverts « capables de tout » difficiles à faire confiance en production. Chaque système que nous construisons inclut une réponse claire à la question de savoir d'où vient réellement l'information de l'agent.
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Nous définissons précisément ce que l'agent doit — et ne doit pas — être autorisé à faire.
Nous indexons vos documents, systèmes et données pour que les réponses soient récupérées, pas inventées.
Nous implémentons l'agent ou le pipeline RAG sur cette base de connaissances ancrée.
Nous testons la précision sur des questions réelles avant qu'il n'atteigne un vrai utilisateur.
Nous suivons la précision et les cas d'échec en production et maintenons la base de connaissances à jour.
En ancrant chaque réponse dans la récupération depuis vos documents et données réels, et en étant explicite sur ce qui se passe quand rien de pertinent n'est trouvé — il le dit, au lieu de deviner.
Oui — indexer votre base de connaissances existante est généralement le point de départ, pas un projet séparé.
Oui, pour des tâches bien délimitées — mais nous concevons délibérément les limites de ce que l'agent peut faire, plutôt que de lui donner un accès ouvert.
Un agent ou système RAG ciblé et à but unique prend généralement quelques semaines, pas des mois — c'est le périmètre limité qui garantit la rapidité.