Le RAG (Retrieval-Augmented Generation) révolutionne les assistants IA.
En combinant des bases de données vectorielles et des modèles LLM, il permet de générer des réponses précises basées sur votre propre contenu.

Voici les meilleures solutions pour faire du RAG as a Service en 2025.

LangChain + Weaviate ou Qdrant
Le duo gagnant open source : LangChain gère l’orchestration, et Qdrant ou Weaviate stockent vos vecteurs.

LlamaIndex
Un framework simple et efficace pour indexer vos documents et créer un moteur RAG connecté à n’importe quel LLM.

Azure OpenAI + Cognitive Search
Une solution entreprise complète et clé en main, idéale pour les grandes structures.

Cohere Embed + Pinecone
Le setup rapide pour une recherche sémantique de qualité, avec un bon support de la langue française.

Draft n Run – RAG sans code
Besoin de mettre en place du RAG sans stack technique complexe ?
Draft n Run vous permet de créer des assistants IA connectés à vos bases documentaires (PDF, sites web, Notion, etc.) sans une seule ligne de code. Plug & play.

Le RAG devient incontournable pour construire des assistants fiables. Si vous cherchez un accès rapide, simple et efficace au RAG as a Service, essayez Draft n Run et donnez vie à vos connaissances internes.

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