Le RAG qui donne une mémoire à vos agents IA
Argy Enterprise RAG ancre Argy Code, Argy Chat et vos agents sur vos connaissances réelles : scopes USER, PROJECT, ORG, TENANT, collections dédiées, filtrage metadata, audit et RBAC.
Liens utiles : Argy Code · LLM Gateway multi-provider · plateforme d'ingénierie IA · gouvernance sécurité IA · docs
Votre organisation accumule des décisions, des patterns, des erreurs et des politiques. Aujourd'hui, ce savoir est dispersé dans des wikis, des emails et des têtes. Enterprise RAG d'Argy transforme cette connaissance collective en mémoire opérationnelle — accessible à vos agents IA, filtrée par droits d'accès, auditée et isolée par organisation.
Une mémoire adaptée à chaque niveau de gouvernance
Les agents récupèrent uniquement la connaissance autorisée pour leur contexte d'exécution. Chaque scope est isolé, audité et filtrable.
USERMémoire personnelle
Préférences, habitudes, contextes individuels et historique d'usage.
PROJECTPatterns de projet
Conventions, décisions techniques, pièges connus et modules réutilisables.
ORGMémoire organisation
Standards d'équipe, politiques internes, glossaires et bonnes pratiques partagées.
TENANTConnaissance entreprise
Corpus transverse, documents de gouvernance, référentiels et mémoire long-terme.
Query, save, delete, list — avec filtres metadata
Collections système préconfigurées et collections custom pour vos domaines métiers — par exemple architecture-decisions, compliance-policies.
Opérations API
rag queryRecherche sémantique avec citations, scores et filtres metadata.
rag saveAjout de connaissances, décisions, patterns ou fragments documentaires.
rag deleteSuppression contrôlée par collection, scope, id ou politique de rétention.
rag listInventaire des collections et contenus accessibles par rôle et tenant.
{
"collection": "your-project-docs",
"scope": "PROJECT",
"query": "NestJS DTO validation pattern",
"filters": {
"app": "api",
"language": "typescript",
"domain": "validation"
}
}Les agents consultent la mémoire avant d'agir
Argy Code utilise le RAG pour retrouver les patterns de codebase, les préférences utilisateur, les décisions de projet et les politiques d'organisation. L'objectif : moins d'erreurs répétées, plus de cohérence et des changements alignés sur la doctrine.
Agents multi-spécialistes
Builder, Planner, Explorer, Reviewer, Sec-Auditor et Browser partagent une mémoire commune.
Checkpoint/resume
Les missions longues récupèrent contexte, décisions et statuts partiels sans repartir à zéro.
Filtrage metadata
Filtrez par app, language, domain, scope, source, version ou toute metadata métier.
Grounding via LLM Gateway
Les réponses peuvent être ancrées sur RAG tout en conservant routage multi-provider, quotas et audit.
Isolation tenant
Chaque lecture et écriture respecte le périmètre de votre organisation, les rôles RBAC et le scope de collection.
Audit & conformité
Traçabilité des requêtes RAG, collections consultées, politiques appliquées et citations utilisées.
Réduisez le temps d'onboarding de 60 % — chaque nouvel agent IA et chaque nouveau développeur accèdent immédiatement aux patterns et décisions de l'équipe.
RAG gouverné, pas une base vectorielle isolée
Argy Enterprise RAG combine RBAC, isolation tenant, audit trail, appels service-to-service signés, quotas et règles de rétention. Il s'intègre naturellement aux workflows de gouvernance sécurité IA.
SaaS Européen
Conforme RGPD & hébergé en UE
Pas de Lock-in
Basé sur des standards ouverts
API-First
Tout est automatisable
Prêt à démarrer avec Argy ?
Commencez gratuitement avec le plan Free. Vous pourrez upgrader ensuite, ou nous contacter pour un déploiement enterprise.