iDBQuery vs un chatbot RAG sur mesure sur mes données : lequel construire ?

Les chatbots à génération augmentée par récupération (RAG) vectorisent vos documents, récupèrent les passages les plus proches d'une question et laissent un modèle de langage en rédiger une réponse. C'est un schéma solide pour les documents de politique interne et les bases de connaissances. C'est un schéma faible pour l'analytique, car un chiffre résumé à partir d'un texte récupéré n'est pas la même chose qu'un chiffre calculé à partir de vos données.

• Calculé, et non récupéré. iDBQuery génère du SQL et l'exécute sur un modèle en direct de vos sources : décomptes, sommes et tendances sont donc calculés exactement, et non paraphrasés à partir d'un paragraphe.
• Sourcé jusqu'aux lignes, pas jusqu'à des fragments. Les réponses remontent aux lignes sources précises qui les sous-tendent, que vous pouvez ouvrir et vérifier.
• Aucun pipeline à construire ou à maintenir. Une pile RAG sur mesure suppose un magasin de vecteurs, un réglage de la récupération, de l'ingénierie de prompt, de l'évaluation et un entretien continu. iDBQuery est un produit fini, connectez une source et posez votre question.
• Les documents aussi. Pour les PDF et les fichiers numérisés, iDBQuery les ingère par OCR et les rend interrogeables aux côtés de vos données structurées : vous n'avez donc pas besoin d'un bot documentaire séparé.

Construisez un chatbot RAG sur mesure lorsque la tâche consiste à effectuer une recherche ouverte sur du texte non structuré. Choisissez iDBQuery lorsque les gens ont besoin de chiffres exacts, actuels et vérifiables issus de vos bases et fichiers, sans aucune des charges de construction, d'évaluation et de maintenance d'un système développé en interne.