Votre pipeline RAG
mérite un contexte
de production.
Vous avez l'infrastructure. Vous avez les modèles. Mais les métriques de précision plafonnent – parce que le contexte injecté n'est pas gouverné. Dataloma est la couche de context engineering indispensable.
Ce que vous avez.
Ce dont votre RAG a besoin.
RAG sans pilotage du contexte
- # Sources brutes, non gouvernées
- # Embeddings sur documents sans dédup
- # Retrieval vectoriel seul – précision limitée
- # Pas de score qualité sur le contexte injecté
- # Réponses non traçables
Context engineering de production
- ✓ Sources dédupliquées, datées, hiérarchisées
- ✓ Recherche hybride : BM25 + vectoriel + GraphRAG
- ✓ Supervision et gouvernance du contexte
- ✓ Contexte fidèle, pertinent, complet
- ✓ Traçabilité complète – source + date + score
Ce que Dataloma expose
à votre stack.
Dataloma s'intègre en tant que couche MCP entre vos sources et vos modèles. Aucune réécriture de pipeline.
Pipeline d'Ingestion
Extract → security → dedup → chunk → embed → index. Supporte Notion, GitHub, Confluence, Snowflake,…
Context Provider MCP
Retrieval hybride, cache, mémoire persistante. Scoring qualité RAGAS 2.0 intégré : chaque réponse est mesurable et auditable. Le cœur du context engineering, exposé comme serveur MCP.
Orchestrateur Multi-agent
Single, Reflection, Handoff, Magentic. Knowledge graph persistant inter-sessions : votre IA se souvient des décisions précédentes. Session watchdog intégré.
Local-first et RGPD natif. Dataloma s'exécute entièrement dans votre infrastructure. Aucune donnée ne transite vers un cloud externe. Adapté aux secteurs soumis à HDS, ISO 27001 ou aux exigences de la CNIL.
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Formez vos équipes aux fondamentaux de l'IA et au context engineering
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40 minutes de session technique avec un ingénieur Dataloma : analyse de votre pipeline, benchmarks RAGAS, et roadmap d'intégration.