Moteur
rag-agent
Moteur RAG hybride local-first
rag-agent est un service Go monoprocessus qui ingère vos documents, les indexe avec une récupération hybride BM25 et vectorielle, et génère des réponses fiables en utilisant des endpoints LLM locaux ou auto-hébergés.
Essayer en direct
Posez une question à une instance rag-agent réelle. D'abord les extraits classés via /retrieve, puis une réponse fondée diffusée par /search.
Preuves
Extraits classés via GET /retrieve (sans LLM).
Lancez une requête pour voir les résultats de récupération.
Réponse
Réponse fondée diffusée via GET /search.
La réponse générée apparaît ici.
Fonctionnalités
- Récupération hybride BM25 + vectorielle avec fusion réglable (bm25_k, vector_k, top_k)
- Endpoint /retrieve pour des extraits de preuves auditables et exploitables
- Endpoint /search pour des réponses LLM ancrées dans les documents
- Ingestion Markdown et HTML avec découpage structuré
- Ollama, LM Studio et tout endpoint LLM compatible OpenAI
- Évaluation intégrée — Recall@k et MRR sur des jeux dorés
- API file-tree 9P optionnelle pour les workflows Unix scriptables
- Moteurs lexicaux modulaires : Bleve, Tantivy ou BM25 en mémoire
Benchmark
1,000Recall@8
0,875MRR
Recall@8 1,000 · MRR 0,875 sur le jeu de référence public (baseline BM25 seul, reproductible avec les fixtures eval/).
Cas d'usage
- Base de connaissances juridiques interne pour les politiques et contrats
- Assistant wiki d'entreprise contrôlé pour la documentation technique
- Couche de récupération on-prem intégrée dans un produit existant
Pour qui
- Équipes juridiques et conformité en France/UE ne pouvant pas utiliser les IA cloud
- Équipes plateforme et backend ayant besoin d'un sidecar RAG local
- Intégrateurs système livrant des projets d'IA souveraine
Pilote
2–4 semaines · un corpus