Generative AI

RAG (Retrieval-Augmented Generation) Development

LLM answers grounded in YOUR data, with citations. No hallucinations, no generic responses.

Solution
RAG Pipelines
Délai
3–6 weeks for an MVP RAG, 8–14 weeks for permission-aware enterprise RAG.
Construit sur
Pinecone · Weaviate · pgvector / Qdrant · LangChain / LlamaIndex
Réponse Rapide

Qu'est-ce que le service RAG (Retrieval-Augmented Generation) Development de Dictode ?

LLM answers grounded in YOUR data, with citations. No hallucinations, no generic responses.Pipelines RAG de niveau production qui ancrent les LLM dans vos documents privés, bases de données et bases de connaissances — précis, étayés par des citations et résistants aux hallucinations. Les engagements comprennent la découverte, l'architecture, le développement, les tests, le déploiement, l'observabilité et l'optimisation continue. Délai typique : 3–6 weeks for an MVP RAG, 8–14 weeks for permission-aware enterprise RAG. Disponible dans le monde entier dans plus de 60 pays, facturé en toute devise principale, avec un support 24h/24 follow-the-sun.

Appel de découverte gratuit· proposition sous 24 heures
3–6 weeks for an MVP RAG, 8–14 weeks for permission-aware enterprise RAG.
Livraison mondiale· plus de 60 pays servis
Pour Qui

Qui a Besoin de RAG (Retrieval-Augmented Generation) Development

Si l'un de ces profils ressemble à votre équipe, c'est le bon service.

Enterprises with thousands of internal docs nobody reads
Customer support teams wanting AI that knows your KB
Legal / compliance teams needing accurate cited answers
Sales teams wanting deal-history + competitive-intel chat
Research teams searching across PDFs and reports
Capacités

Ce que Vous Obtenez avec RAG (Retrieval-Augmented Generation) Development

Multi-source ingestion (PDFs, Word, Confluence, Notion, SharePoint, S3, databases)

Smart chunking + embedding strategies

Hybrid search (semantic + keyword + reranker)

Citation generation with source links

Permission-aware retrieval (only show what user can see)

Eval framework to measure accuracy + recall

Stack Technique

Construit sur une Technologie Éprouvée

Les outils exacts que nous utilisons pour livrer RAG (Retrieval-Augmented Generation) Development — choisis pour leur stabilité, pas pour la nouveauté.

PineconeWeaviatepgvector / QdrantLangChain / LlamaIndexOpenAI / Cohere embeddingsAnthropic ClaudeReranker models (Cohere, Voyage)
Notre Méthode

Le Processus d'Engagement RAG Pipelines

Du premier échange à la mise en production, voici comment se déroule un projet Dictode RAG (Retrieval-Augmented Generation) Development.

1

Appel de découverte

Appel gratuit de 30 minutes pour comprendre vos objectifs, systèmes existants et contraintes. Pas de discours commercial.

2

Proposition en 24h

Périmètre écrit, jalons, calendrier et tarification — prix fixe ou régie, à votre choix.

3

Architecture + design

Nous partageons l'architecture, les prompts, les flux de données et le système de design avant d'écrire le code de production.

4

Livraison itérative

Démonstrations de travail hebdomadaires. Code production-ready dès le premier sprint, pas seulement à la fin.

5

Lancement + observabilité

Surveillance des coûts, suivi des erreurs, évaluations et alertes en place dès le premier jour de production.

6

Optimisation continue

Nous restons avec vous — affinement des prompts, ajout de capacités, optimisation des coûts à mesure que l'utilisation croît.

FAQ — RAG Pipelines

RAG (Retrieval-Augmented Generation) Development — Questions Fréquemment Posées

What is included in Dictode's RAG (Retrieval-Augmented Generation) Development service?

Pipelines RAG de niveau production qui ancrent les LLM dans vos documents privés, bases de données et bases de connaissances — précis, étayés par des citations et résistants aux hallucinations. Engagements include discovery, architecture, development, testing, deployment, observability and ongoing optimization.

How long does a RAG (Retrieval-Augmented Generation) Development engagement take?

3–6 weeks for an MVP RAG, 8–14 weeks for permission-aware enterprise RAG. You will get a transparent proposal with milestones and pricing within 24 hours of your discovery call.

Which technologies does Dictode use for RAG (Retrieval-Augmented Generation) Development?

Our RAG (Retrieval-Augmented Generation) Development stack includes Pinecone, Weaviate, pgvector / Qdrant, LangChain / LlamaIndex, OpenAI / Cohere embeddings, Anthropic Claude, Reranker models (Cohere, Voyage). We pick the right tool for your use case, not whatever is trending.

Does Dictode offer RAG (Retrieval-Augmented Generation) Development services globally?

Yes. Dictode delivers RAG (Retrieval-Augmented Generation) Development engagements in 60+ countries across North America, Europe, the UK, the Middle East, Africa, APAC, ANZ, India and Latin America. We bill in any major currency and run 24/7 follow-the-sun support.

What does RAG (Retrieval-Augmented Generation) Development cost?

Pricing depends on scope, integrations and the model / infrastructure you choose. We share a transparent fixed-price or T&M proposal within 24 hours of your discovery call — no hidden costs, no surprise invoices.

Can RAG (Retrieval-Augmented Generation) Development integrate with our existing systems?

Yes. Our RAG (Retrieval-Augmented Generation) Development engagements integrate with your existing CRM, ERP, helpdesk, knowledge base, databases, email, Slack, Teams, WhatsApp and 5,000+ apps via REST, GraphQL and Zapier / Make / n8n connectors.

Prêt à livrer RAG Pipelines ?

Appel de découverte gratuit de 30 minutes. Proposition écrite sous 24 heures. Code production-grade, à chaque fois.

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