Déployer un RAG opérationnel pour documentation interne avec Qdrant et LangChain

Contexte et objectifs métier

Mettre à disposition un agent RAG fiable sur votre documentation interne change la manière dont vos équipes accèdent au savoir. Pour une ESN, un studio ou une agence, les informations clés sont souvent éparpillées entre wiki, guides techniques, dépôts de code et tickets. Résultat : des réponses incomplètes, des doublons, et une dépendance aux “experts historiques”.

Nous concevons des agents qui répondent précisément aux questions des équipes support, onboarding et développement, tout en citant les sources utilisées et en respectant les droits d’accès. Les objectifs sont clairs : une base de connaissances unifiée, des réponses cohérentes, une latence maîtrisée et une gouvernance solide des données. Notre approche privilégie l’intégration dans l’existant, sans imposer de refonte, avec une culture produit qui vise la maintenabilité et la fiabilité à long terme.

Architecture cible et pipeline RAG

Nous intégrons une architecture éprouvée articulée autour d’un pipeline simple et robuste : ingestion des contenus, création d’embeddings, indexation dans Qdrant, recherche et passage de contexte à un agent LangChain orchestré en Node.js. Cette conception se greffe sur vos outils en place et s’adapte à vos contraintes d’infrastructure.

Ingestion, nettoyage et mise à jour incrémentale

Nous connectons vos sources actuelles (wiki internes, dépôts Markdown, tickets, PDF). Les contenus sont extraits puis normalisés pour réduire le bruit : suppression des éléments décoratifs, titres cohérents, tableaux et blocs de code traités avec soin. Le découpage en fragments est calibré pour préserver la cohérence sémantique, et chaque fragment porte des métadonnées utiles (type de document, équipe, version, date). Les mises à jour s’opèrent de manière incrémentale via horodatage ou webhooks, avec déduplication pour éviter les entrées redondantes.

Embeddings et indexation dans Qdrant

Selon vos priorités de coûts, de latence et de souveraineté, nous proposons des embeddings en local via Ollama ou via API cloud (OpenAI, Mistral, Gemini). Le choix se fait au cas par cas, en fonction des langues, de la volumétrie et des contraintes de conformité. Les vecteurs sont indexés dans Qdrant avec leurs métadonnées pour permettre des filtres précis (équipe, produit, environnement) et préparer un retrieval fiable, compatible avec des règles de contrôle d’accès.

Retrieval, recherche hybride et réordonnancement

Pour améliorer la pertinence, nous combinons la similarité vectorielle avec une composante lexicale. Cette recherche hybride capte à la fois l’intention et les termes exacts. Un réordonnancement par modèle de classement (cross-encoder) affine la sélection des passages réellement utiles. Nous gérons des stratégies de repli lorsque la confiance est faible, afin d’éviter des réponses spéculatives et favoriser l’escalade vers une recherche élargie ou une question de clarification.

Conception des prompts, désambiguïsation et attribution des sources

Nous concevons des prompts qui encadrent l’agent : rester dans le périmètre de la documentation interne, citer précisément les sources, demander des précisions en cas d’ambiguïté, et refuser poliment lorsque l’information n’est pas disponible. Le design vise la stabilité des réponses et la traçabilité.

La désambiguïsation s’appuie sur le contexte de l’utilisateur et sur des questions ciblées : produit concerné, version, environnement, client, période. Nous limitons ainsi les confusions entre variantes d’outils, environnements de tests et guides obsolètes. Les réponses affichent les références utiles (titre du document, lien interne, date de mise à jour) afin de permettre une vérification immédiate par l’utilisateur. Cette attribution renforce la confiance et facilite la maintenance documentaire.

Gouvernance, confidentialité et contrôle d’accès

Nous intégrons les politiques de confidentialité dès le design. Certaines catégories de documents ne doivent pas être exposées ou nécessitent des filtres plus restrictifs. Les métadonnées stockent les informations de visibilité pour appliquer des contrôles à l’indexation comme à la requête. L’agent ne voit et ne restitue que ce qui est autorisé pour l’utilisateur.

L’intégration avec votre annuaire et votre SSO permet d’appliquer vos règles de groupes et de périmètre. Des garde-fous rédactionnels limitent la révélation d’informations sensibles, et les logs sont conçus pour l’audit sans exposer de contenu confidentiel. Vous gardez ainsi la maîtrise des données, tout en bénéficiant d’une recherche contextuelle efficace.

Exploitation, monitoring et validation continue

Nous instrumentons la chaîne de bout en bout. Les métriques suivent la qualité des réponses (jeux de questions de référence, revue humaine), la latence, le taux de récupération de bons passages et la couverture documentaire. Nous détectons la dérive des données lorsque l’architecture, les guides ou les procédures évoluent plus vite que l’index. Des tests de régression garantissent que chaque modification du pipeline d’ingestion, du modèle d’embeddings ou du prompt ne dégrade pas la performance.

La supervision s’appuie sur des traces détaillées, des tableaux de bord et des alertes pragmatiques. Lorsque c’est pertinent, nous utilisons Langfuse pour suivre les chaînes LangChain, et nous adaptons le niveau d’observabilité à votre budget et à vos priorités.

Mise en production : checklist et exemples d’implémentation

1. Auditer les besoins et les sources, puis définir les cas d’usage cibles et les critères d’acceptation.
2. Connecter les dépôts de connaissances et définir le schéma de métadonnées.
3. Choisir la stratégie d’embeddings (local ou cloud) en fonction de la latence, du coût et de la conformité.
4. Créer l’index Qdrant avec les champs de filtrage nécessaires au contrôle d’accès.
5. Implémenter la chaîne de retrieval LangChain en Node.js, puis ajouter la recherche hybride et le réordonnancement.
6. Concevoir les prompts, les règles de désambiguïsation et l’attribution des sources.
7. Intégrer le SSO et appliquer les filtres de droits à l’ingestion et à la requête.
8. Mettre en place les métriques, les traces et les tests de régression.
9. Déployer via Docker, Swarm ou Kubernetes selon vos standards, et préparer le plan d’évolution.

En pratique, nous intégrons Qdrant pour l’index vectoriel, LangChain pour l’orchestration, et Node.js pour le service d’API. Côté modèles, nous utilisons Ollama sur site lorsque le contexte l’exige, ou des fournisseurs cloud comme OpenAI, Anthropic, Gemini ou Mistral. L’ensemble se greffe sur votre stack sans refonte, en respectant vos pratiques CI/CD et vos exigences de sécurité.

Notre façon de faire

Nous suivons une approche méthodique et lisible : Analyser le besoin et votre existant, Créer une solution sur mesure et intégrée, Faire évoluer l’ensemble avec des garde-fous de qualité. Notre équipe senior privilégie la simplicité robuste, l’intégration propre et des standards de développement maintenables. L’objectif est de fournir un agent RAG opérationnel, stable et auditables par vos équipes.

Conclusion

Nous concevons et intégrons des agents RAG fiables pour interroger votre documentation interne, avec une architecture prête pour la production et des choix techniques adaptés à vos contraintes. Si vous souhaitez auditer votre besoin ou lancer un pilote sur votre stack, contactez-nous. Nous vous accompagnons de l’étude à la mise en production, puis dans la maintenance et l’évolution.