Preuve technique Novekia
Démonstrateur RAG local : architecture et recette
Méthode reproductible pour cadrer un assistant documentaire local : hypothèses, mémoire, architecture cible et protocole de recette.
8 min
Centre de ressourcesDécider avec des
Décider avec des
preuves vérifiables.
Des réponses orientées décision, des architectures types, des limites explicites et des outils transparents pour cadrer un projet d’IA locale avant de choisir un modèle ou une machine.
Novekia Proof Lab
Dimensionnez une IA locale avant d’acheter.
Modèle, quantification, contexte, sessions simultanées et corpus : obtenez une enveloppe prudente de VRAM, RAM, stockage et architecture.
Ouvrir le calculateurVRAM
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Réserve système
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Corpus et versions
Architecture
Classe d’infrastructure
Actualités & analyses IA
La nouveauté, sans l’effet d’annonce.
Une veille sélective qui distingue les faits publiés, l’analyse Novekia et les décisions d’architecture à prendre.
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Choisir une station ou un serveur GPU pour l’IA
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Preuve publiée
Une conclusion que vous pouvez recalculer.
Le démonstrateur RAG expose son scénario, sa formule de mémoire, ses limites et son protocole de recette. Il ne se présente ni comme un projet client ni comme un benchmark matériel.
Examiner la démonstration12,7 Gio
enveloppe calculée
Formule et hypothèses visibles.
4 sessions
charge de cadrage
À confirmer par mesure réelle.
100 questions
jeu de recette proposé
Recherche, fidélité et refus.
Outil de cadrage
Checklist d’un projet d’IA locale.
Dix blocs à vérifier : objectif, données, utilisateurs, évaluation, architecture, sécurité, exploitation, coût complet et critères de décision.
Ouvrir la checklistAvant le prototype
- Résultat métier mesurable
- Données et accès autorisés
- Jeu d’évaluation représentatif
- Architecture locale, cloud ou hybride
- Charge, latence et concurrence
- Responsable de l’exploitation
Méthode de preuve
L’autorité se construit par la démonstration.
Montrer le raisonnement
Les formules, hypothèses et critères restent visibles afin qu’une décision puisse être discutée et reproduite.
Citer la source primaire
Les recommandations renvoient d’abord aux organismes publics, publications de recherche et documentations techniques.
Séparer mesure et promesse
Une estimation est présentée comme telle. Un résultat client ou un benchmark ne sera publié qu’avec un protocole et des données réelles.