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GuideRAGAgents IA
Construire un agent IA vraiment utile avec le RAG agentique
On parle beaucoup d'agents IA. Sans contexte métier, un agent reste une démo. C'est exactement ce que le RAG vient corriger.
Un agent qui ne sait rien de votre entreprise répond à côté. Le RAG lui donne accès à vos documents au moment où il en a besoin, plutôt que de tout enfourner dans le prompt et d'espérer.
Le RAG agentique va plus loin. L'agent décide lui-même comment aller chercher le contexte, reformule sa recherche, croise plusieurs sources et vérifie avant de répondre. C'est la différence entre un moteur de recherche et un collaborateur.
Le document est pensé pour la mise en production, pas pour la théorie. Il descend jusqu'aux workflows n8n à copier et à un cas concret en entreprise.
Au sommaire
Ce que vous trouverez dedans
01Pourquoi le RAG est indispensable pour passer des agents de démonstration à des agents utiles.
02La différence entre RAG classique et RAG agentique, et ce que ça change concrètement.
03Des workflows n8n pour vectoriser vos documents et maintenir une base toujours à jour.
04Le setup complet d'un agent, prompt, recherche, re-ranking et orchestration.
05Un cas concret dans le tourisme, avec trois workflows à copier.