RAG industriel (LLM + Vector DB)
Plateforme RAG industrielle – LLM, ingestion massive de documentation et Vector DB
NexTrust Financial Ledger — Luxembourg — IA / Machine Learning / RAG / LLM
Mission / objectif : Concevoir une plateforme RAG industrielle basée sur LLM, capable d'ingérer plusieurs millions de pages de documentation technique multi-langues, d'indexer les contenus dans une base vectorielle et de fournir une assistance IA fiable aux équipes de maintenance, d'exploitation et d'ingénierie.
NeoInsight travaille avec plusieurs groupes industriels (énergie, chimie, logistique) possédant une masse énorme de documentation : manuels PDF, procédures, rapports d'incidents, tickets de support, plans de maintenance, spécifications fournisseurs.
Avant le projet :
- la connaissance est éclatée entre SharePoint, GED, dossiers réseau, outils internes;
- les techniciens perdent du temps à chercher les bonnes infos;
- les experts seniors passent une partie de leur temps à répondre aux mêmes questions;
- aucun moteur IA n'est capable de prendre en compte le contexte complet (version des équipements, localisation, langue).
Objectif : mettre en place une plateforme RAG complète, industrielle, robuste, qui ingère en continu la documentation, crée un index vectoriel pertinent et permet à des LLM d'expliquer, résumer, guider les opérations avec traçabilité des sources.
- Ateliers avec les équipes maintenance, exploitation, ingénierie, HSE pour comprendre les besoins réels\n- Cartographie fine des sources documentaires (GED, SharePoint, CMMS, outils internes)\n- POC rapides sur plusieurs familles de documents (manuels, procédures, tickets)\n- Conception d'un format de 'document canonique' et d'un schéma de métadonnées (site, équipement, langue, version, criticité)\n- Sprints de 2 semaines incluant ingestion, évaluation et retour utilisateurs\n- Mise en place d'un framework d'évaluation RAG (questions tests, golden answers)\n- Itérations sur le chunking, la vectorisation, les prompts et les filtres de métadonnées.
- Pipeline d'ingestion documentaire massif (plusieurs millions de pages) avec déduplication et normalisation\n- Service de prétraitement : OCR, nettoyage PDF, segmentation logique (titres, sections, tableaux)\n- Index vectoriel industriel (Qdrant / OpenSearch vector) avec sharding par client/site\n- Service RAG centralisé (API) pour la construction de contexte et la génération de réponses via LLM\n- Backoffice Django pour suivre l'ingestion, l'état de l'index, les performances RAG et les feedbacks utilisateurs\n- Ensemble de prompts et de templates de réponses adaptés au monde industriel (guides de dépannage, checklists, résumés d'incidents)\n- Tableau de bord qualité (exactitude perçue, taux de citations, temps moyen de réponse, taux de recours à un expert humain)\n- Documentation complète + guide d'intégration RAG pour d'autres applications internes.
- Volume massif de documents (plus de 15 To bruts, multi-langues)\n- Qualité hétérogène des sources (scans papier, vieux PDF, images, docs partiellement corrompus)\n- Contexte industriel complexe (versions multiples du même équipement, variantes par site/pays)\n- Contraintes de confidentialité fortes sur certains périmètres (données sensibles, incidents sécurité)\n- Limitation des hallucinations LLM et obligation de citer les sources de manière explicite\n- Latence cible < 3 à 4 secondes par réponse sur un contexte potentiellement très large\n- Besoin d'intégration multi-canaux : web, mobile, outil de ticketing, chatbot interne.
- Architecture RAG modulaire : ingestion asynchrone + préparation offline des embeddings + retrieval temps réel\n- Pipeline ingestion en plusieurs étapes :\n • découverte des documents (connecteurs SharePoint, GED, S3, CMMS)\n • extraction & OCR (Tesseract, AWS Textract ou équivalent)\n • segmentation logique (structure de document)\n • enrichissement métadonnées (site, équipement, version, criticité)\n- Stratégie de chunking hybride (par section logique + seuil de tokens) avec chevauchement contrôlé\n- Base vectorielle Qdrant / OpenSearch avec index HNSW et filtres par métadonnées\n- Embeddings spécialisés domaine technique (modèles multilingues ajustés sur corpus industriel)\n- Context builder avancé : sélection multi-paliers (BM25 → vecteurs → re-ranking cross-encoder)\n- Intégration LLM : combinaisons de modèles externes (API) et de modèles on-prem pour les données sensibles\n- Cadre de réponse 'source-first' : chaque réponse inclut systématiquement les passages sources, liens et niveaux de confiance\n- Monitoring qualité : notation utilisateur, détection automatique de réponses douteuses, boucle de ré-entraînement sur les échecs récurrents.
- Plateforme RAG déployée sur 3 grands sites industriels pilotes (énergie, chimie, logistique)\n- Ingestion de plus de 6 millions de pages de documentation structurée et semi-structurée\n- Temps moyen de réponse : 2,4 s (P95 < 4 s) pour des questions complexes\n- Réduction estimée du temps de recherche d'information : -45 à -60 % pour les techniciens\n- Diminution significative des appels aux experts seniors sur les questions récurrentes (jusqu'à -35 %)\n- Taux de satisfaction utilisateur > 85 % sur les premières vagues de déploiement\n- Pas d'incident de fuite de données lié à la plateforme (contrôles sécurité validés par l'IT interne)\n- Base technique réutilisable pour d'autres cas d'usage (formation interne, onboarding, support client).
Type de projet : Architecture IA / RAG / LLM
Tags techniques :
Data Lake Django Elasticsearch Embeddings FastAPI Industrial AI Ingestion massive LLM OpenSearch Qdrant RAG Vector DB
- Segmentation stricte des espaces clients et des données par tenant\n- Chiffrement at-rest (S3, bases, index) et in-transit (TLS partout)\n- Possibilité de confiner certains périmètres à des LLM on-prem uniquement\n- IAM fin : rôles par équipe (IT, data, maintenance) + audits d'accès réguliers\n- Pas de conservation des prompts/completions dans les services LLM externes (paramètres de confidentialité activés)\n- Journalisation complète des requêtes RAG et des sources utilisées pour audit\n- Masquage / anonymisation de certains champs sensibles avant ingestion.
- Architecture RAG en couches : ingestion massive, préparation embeddings, index vectoriel, retrieval, génération LLM\n- RAG multi-source : PDF, docs bureautiques, tickets, logs d'incidents\n- Vector DB partitionnée par client/site pour limiter la surface d'attaque et améliorer la pertinence\n- Gestion du contexte industriel via des métadonnées riches et un context builder spécialisé\n- Combinaison recherche lexicale + vectorielle + re-ranking pour améliorer la précision\n- Monitoring continu de la qualité RAG avec boucles de feedback et ajustement régulier des prompts et des stratégies de retrieval.
Publication : Visible sur le site public IDEO-Lab