Base de connaissance prête pour les LLM

Ce qui est inclus

Nous transformons les documents, tickets, code, conversations et données structurées que votre organisation produit déjà en substrat de retrieval que les systèmes IA peuvent utiliser sans risque : inventaire gouverné des sources, contrats par source, découpage adapté au type de contenu, embeddings avec politiques de rafraîchissement, retrieval hybride avec reranking, propagation des permissions, citations et jeu d'évaluations bâti à partir de vraies questions. Hébergé de bout en bout sur AWS — S3 comme source de vérité, Bedrock pour les embeddings et les modèles de raisonnement, OpenSearch Serverless pour le retrieval hybride, IAM et Lake Formation pour les frontières d'accès.

• Inventaire des sources avec propriétaires et frontières d'accès
• Découpage et embeddings adaptés au type de contenu
• Retrieval hybride (OpenSearch + embeddings Bedrock) avec rerank
• Citations, permissions, fraîcheur et jeu d'évaluations

Sources que nous intégrons typiquement

Wikis et documents (SharePoint, docs internes dans S3), tickets de soutien et bases de connaissance existantes, dépôts de code, données structurées issues de tables analytiques et de magasins opérationnels, transcriptions de conversations approuvées et documentation produit. Chaque source reçoit un contrat — propriétaire, cible de fraîcheur, classification, rétention — et atterrit dans S3 avec lignage émis vers AWS Glue Data Catalog. Les permissions circulent depuis Lake Formation et IAM jusque dans le retrieval, pour qu'un agent répondant au nom d'un utilisateur ne retourne pas du contenu que cet utilisateur n'a pas le droit de voir.

Comment nous construisons sur AWS

S3 comme source de vérité pour le contenu brut et traité avec versionnage et politiques de cycle de vie. AWS Glue ou Lambda pour l'ingestion, le découpage et la redaction PII. Embeddings Amazon Bedrock Titan ou Cohere via Bedrock, écrits dans des index vectoriels OpenSearch Serverless aux côtés d'une branche BM25 par mots-clés pour le retrieval hybride. Bedrock Knowledge Bases comme option managée quand cela convient ; un pipeline sur mesure sur les mêmes primitives quand non. Bedrock Guardrails pour la classification de sécurité sur les sorties. CloudWatch et OpenTelemetry pour les traces. Lake Formation et IAM pour la frontière d'accès ; KMS pour le chiffrement au repos ; PrivateLink pour garder le trafic d'inférence dans le VPC.

• S3 source de vérité avec versionnage et cycle de vie
• Embeddings Bedrock Titan ou Cohere via Bedrock
• OpenSearch Serverless pour retrieval hybride vectoriel + BM25
• Permissions Lake Formation + IAM résolues à la requête

Pourquoi une base bâtie bat un dépôt de documents

Pointer un LLM sur un dépôt de documents produit un agent qui paraît sûr et cite le mauvais paragraphe. Une base de connaissance bâtie traite le retrieval comme un système mesuré : les fragments sont dimensionnés au type de contenu, les embeddings se rafraîchissent selon un calendrier, les permissions sont appliquées à la requête, les citations sont vérifiées et la qualité est suivie contre un jeu d'évaluations tiré de vraies questions. L'agent cesse de deviner parce que le substrat cesse d'être une devinette.

Boucle fermée avec l'intelligence conversationnelle

Les fils de soutien résolus, les réponses Slack et les conversations d'agent réussies reviennent dans la base de connaissance via un pipeline révisé — brouillons proposés à partir d'interactions réelles, approuvés par le propriétaire de source, versionnés avec attribution et captés par le retrieval au prochain rafraîchissement. La base ne se contente pas de stocker ce qui a été écrit ; elle grandit avec ce qui a été répondu.

Points de départ fréquents

Base de connaissance ancrée dans le soutien pour un domaine produit précis où résolution de tickets et documentation partagent un seul substrat ; base de connaissance interne pour HR, IT et politiques où les frontières de permission importent le plus ; ou base de connaissance face client branchée à un site de documentation et à une surface de clavardage, avec couverture d'évaluations sur les 200 vraies questions principales avant lancement.