Agentset

Qu’est-ce qu’Agentset ?

Agentset est une plateforme d’infrastructure open source destinée aux développeurs qui construisent des applications de Retrieval-Augmented Generation (RAG) de niveau production. Elle alimente des expériences de chat et de recherche IA qui fournissent des réponses fiables et sourcées sur vos propres documents et données, sans vous obliger à concevoir, ajuster et maintenir de zéro un pipeline RAG complexe.

La plupart des démonstrations RAG sont impressionnantes en environnement contrôlé, mais s’effondrent lorsqu’elles sont confrontées à de vrais utilisateurs, à de gros volumes de documents et à des données désordonnées et multimodales. Agentset est conçu spécifiquement pour ces conditions réelles de production. Il combine une ingestion robuste, une recherche hybride, un raisonnement agentique et des citations automatiques au sein d’un système unique qui fonctionne immédiatement, afin que les équipes puissent déployer une recherche et un Q&R IA précis dans leurs produits en quelques minutes plutôt qu’en quelques mois.

Fonctionnalités clés

• RAG de niveau production prêt à l’emploi
  Agentset fournit une pile RAG de bout en bout—ingestion, indexation, récupération, raisonnement et génération de réponses—conçue pour les charges de travail en production. Elle est optimisée pour la fiabilité et la cohérence à mesure que le volume de données, l’usage et la complexité augmentent.

• Réponses précises avec des performances de niveau benchmark
  La plateforme est optimisée pour produire des réponses très précises sur vos propres données, même avant tout réglage personnalisé. Agentset vise des benchmarks de référence du secteur tels que MultiHopQA et FinanceBench, ce qui le rend particulièrement adapté aux questions complexes, multi-étapes et spécifiques à un domaine.

• Support multimodal (texte, images, tableaux, graphiques, etc.)
  Agentset prend en charge nativement les images, les tableaux et les graphiques en plus du texte classique. Cela vous permet de répondre à des questions sur l’ensemble de votre base de connaissances—PDF, présentations, feuilles de calcul, documents riches en images et artefacts structurés—plutôt que d’être limité au simple texte.

• Citations automatiques pour des réponses de confiance
  Chaque réponse générée par Agentset inclut des citations renvoyant aux sources sous-jacentes. Les utilisateurs peuvent voir exactement quels documents et quels passages ont été utilisés, ce qui renforce la confiance, la capacité de débogage et la conformité dans des domaines sensibles tels que la santé ou la finance.

• Filtres de métadonnées et contrôle granulaire de la récupération
  Agentset prend en charge le filtrage basé sur les métadonnées afin que vous puissiez restreindre les réponses au bon sous-ensemble de documents (par client, projet, région, date, niveau de permission, etc.). C’est essentiel pour les produits multi-tenant et les scénarios de contrôle d’accès basé sur les rôles (RBAC).

• Recherche hybride avec reranking
  La couche de récupération combine la recherche vectorielle avec des approches traditionnelles basées sur les mots-clés et les métadonnées, ainsi qu’un reranking pour maximiser la précision. Cela améliore à la fois le rappel et la pertinence, en réduisant les hallucinations et les résultats manqués.

• Raisonnement agentique intégré
  Agentset intègre des capacités de raisonnement agentique dans la pile, permettant des analyses multi-étapes, des synthèses multi-documents et des Q&R complexes sans avoir à construire votre propre logique d’orchestration.

• Large prise en charge des types de fichiers
  Avec plus de 22 formats de fichiers pris en charge, Agentset peut ingérer des documents dans des formats tels que :
  .PDF, .DOCX, .PPT, .PPTX, .XLSX, .ODT, .TXT, .MD, .CSV, .TSV, .HTML, .XML, .EML, .MSG, .JPEG, .PNG, .BMP, .HEIC et plus encore. Cette large prise en charge simplifie la consolidation de vos référentiels de connaissances existants dans un index unique, interrogeable et prêt pour l’IA.

• SDK orientés développeurs (JavaScript & Python)
  Agentset propose des SDK JavaScript et Python qui facilitent l’ingestion de données, la configuration de namespaces et l’interrogation de vos agents IA. Un flux de travail typique se résume à quelques lignes de code pour créer un namespace, téléverser des documents (par fichier ou URL) et commencer à répondre aux questions.

• Agnostique aux modèles et flexible sur l’infrastructure
  Vous n’êtes pas verrouillé dans un modèle ou un fournisseur unique. Agentset vous permet de choisir vos propres :

  • Base de données vectorielle (par ex. Pinecone, Qdrant)
  • Modèle d’embedding
  • LLM (par ex. OpenAI, Anthropic Claude, Google AI, xAI Grok, Mistral, Qwen, DeepSeek, etc.) Cette flexibilité vous permet d’optimiser les coûts, la latence, la localisation des données et la conformité.

• Intégration serveur MCP
  Grâce à son serveur Model Context Protocol (MCP), Agentset peut exposer votre base de connaissances à des applications externes compatibles MCP, permettant à des agents IA dans d’autres environnements de requêter vos documents de manière sécurisée et efficace.

• Intégration avec les AI SDK
  Agentset s’intègre à l’écosystème des AI SDK, ce qui facilite l’intégration de widgets de chat et de recherche basés sur le RAG dans vos propres applications, tableaux de bord ou produits orientés client.

• Liens de prévisualisation externes & interface de chat
  Recueillez rapidement les retours des parties prenantes et des utilisateurs grâce à des interfaces de chat personnalisables et des liens de prévisualisation. Cela permet d’itérer rapidement sur les prompts, les configurations de récupération et le formatage des réponses avant la mise en production complète.

• Plébiscité par des équipes en conditions réelles
  Agentset est utilisé par des équipes dans des domaines critiques comme la santé, le secteur public et la fintech. Les témoignages mettent en avant une fiabilité accrue, la prise en charge de recherches d’images complexes et la possibilité de remplacer des solutions de recherche historiques (comme Algolia) par de meilleurs résultats en moins d’une heure de travail.

Comment utiliser Agentset

L’utilisation d’Agentset suit généralement un flux de travail développeur simple, de la configuration initiale au déploiement en production :

1. Configurer votre projet et obtenir une clé d’API

   • Inscrivez-vous sur Agentset et générez une clé d’API.
   • Installez le SDK dans votre application :
     • JavaScript/TypeScript : npm install agentset
     • Python : installez le package Python correspondant (par ex. via pip).

2. Créer un namespace pour vos données
   Les namespaces isolent logiquement des collections de documents, des tenants ou des environnements (par ex. production, staging ou par client).

   import { Agentset } from "agentset";
   
   const agentset = new Agentset({ apiKey: "agentset_xxx" });
   const namespace = agentset.namespace("ns_1234");
   

3. Ingérer vos documents
   Téléversez des fichiers directement ou via une URL, avec des métadonnées optionnelles pour un filtrage ultérieur.

   const ingestJob = await namespace.ingestion.create({
     payload: {
       type: "FILE",
       fileUrl: "https://example.com/document.pdf",
       fileName: "my-document.pdf"
     },
     config: {
       metadata: { foo: "bar" }
     }
   });
   

   • Utilisez des formats pris en charge tels que PDF, documents Office, e-mails, images, markdown, etc.
   • Ajoutez des métadonnées (par ex. ID client, département, niveau d’accès, tags) pour contrôler la récupération par la suite.

4. Configurer la récupération et les modèles (optionnel)

   • Sélectionnez votre base de données vectorielle, modèle d’embedding et LLM préférés.
   • Activez la recherche hybride et le reranking si nécessaire.
   • Définissez des filtres pour garantir l’isolement des tenants et le contrôle d’accès.

5. Intégrer le chat ou la recherche dans votre application

   • Utilisez l’AI SDK pour créer des endpoints de chat ou de recherche qui appellent Agentset.
   • Construisez des composants d’interface (widgets de chat, barres de recherche, panneaux latéraux) qui interrogent Agentset et affichent les réponses avec leurs citations.
   • Utilisez éventuellement l’intégration serveur MCP pour exposer votre base de connaissances à des outils IA externes.

6. Tester, prévisualiser et itérer

   • Partagez des liens de prévisualisation avec les parties prenantes pour valider la qualité des réponses.
   • Évaluez les performances sur vos propres jeux de tests, en particulier pour les questions multi-hop et spécifiques à un domaine.
   • Ajustez les paramètres de récupération, les filtres et les prompts en fonction des retours.

7. Surveiller et faire évoluer en production

   • À mesure que l’usage augmente, adaptez vos choix d’infrastructure (bases de données, modèles) pour répondre aux exigences de coût et de latence.
   • Ingérez en continu de nouveaux documents pour garder votre base de connaissances à jour.
   • Utilisez les métadonnées et les namespaces pour gérer des déploiements multi-tenant ou multi-produit.

Cas d’usage

1. Recherche et chat IA intégrés aux plateformes SaaS

Les produits SaaS dotés de grands centres d’aide, de documentation technique et de configurations spécifiques par client peuvent intégrer une recherche propulsée par Agentset pour fournir des réponses précises et contextuelles. Au lieu de FAQ statiques et d’une recherche fragile par mots-clés, les utilisateurs peuvent poser des questions en langage naturel et recevoir des réponses fiables et sourcées à partir de notes de version, guides de configuration et tickets de support.

2. Assistants de connaissance pour la santé et le médical

En médecine, la fiabilité et la traçabilité sont essentielles. Agentset peut alimenter des outils internes qui aident les cliniciens, chercheurs ou équipes opérationnelles à interroger des recommandations, des articles scientifiques et des protocoles internes. Les citations automatiques et les réponses ancrées dans les sources réduisent le risque d’hallucinations et aident les équipes à vérifier que les réponses sont bien fondées sur des preuves, tout en conservant des flux de travail efficaces.

3. Portails d’information pour le secteur public et les municipalités

Les organisations travaillant avec des municipalités ou des gouvernements gèrent souvent des centaines voire des milliers de pages de réglementations, politiques et documents publics, dont beaucoup contiennent des images, graphiques et tableaux. Les capacités multimodales d’Agentset permettent des recherches complexes dans les images et les documents, afin que le personnel ou les citoyens puissent trouver rapidement des informations précises dans de longs documents hétérogènes.

4. Outils de recherche financière, de conformité et d’analyse

Les équipes financières doivent répondre à des questions complexes et multi-hop couvrant des dépôts réglementaires, des rapports internes et des données de marché. L’orientation d’Agentset vers des performances de niveau benchmark pour des tâches comme FinanceBench en fait un excellent choix pour des assistants de recherche, des outils de contrôle de conformité et des solutions pour analystes qui exigent des réponses précises sur des documents denses et techniques.

5. Bases de connaissances d’entreprise et copilotes internes

Les grandes entreprises dont la connaissance est fragmentée (wikis, PDFs, archives d’e-mails, intranets, partages de fichiers) peuvent utiliser Agentset pour unifier la recherche entre les départements. La recherche hybride, le filtrage par métadonnées et l’infrastructure agnostique aux modèles permettent aux équipes IT de garder le contrôle sur l’emplacement des données, les modèles utilisés et la gouvernance des accès, tandis que les employés bénéficient d’un assistant IA unique et puissant pour la connaissance interne.

FAQ

Qu’est-ce qu’Agentset ?

Agentset est une plateforme et une couche d’infrastructure open source pour construire des applications RAG prêtes pour la production. Elle fournit des capacités d’ingestion, d’indexation, de récupération, de raisonnement et de génération de réponses, afin que les développeurs puissent intégrer un chat et une recherche IA précis dans leurs produits sans devoir créer en interne l’intégralité du pipeline RAG.

À qui s’adresse Agentset ?

Agentset est conçu pour les développeurs et les équipes produit qui souhaitent livrer des fonctionnalités IA fiables—telles que des chatbots, des copilotes internes ou une recherche avancée—sur leurs propres données. Il convient aux startups, entreprises de taille moyenne et grands groupes qui ont besoin de performances de niveau production, d’un support multi-tenant et de flexibilité dans le choix des modèles et de l’infrastructure.

Les grandes entreprises peuvent-elles utiliser Agentset ?

Oui. Agentset est conçu pour gérer des ensembles de documents réels et de grande taille, des types de données complexes et des volumes d’usage élevés. Son support des filtres de métadonnées, des namespaces et d’une infrastructure agnostique aux modèles en fait une solution particulièrement adaptée aux environnements d’entreprise nécessitant une séparation stricte des données, la conformité réglementaire et l’intégration avec des stacks existants.

Agentset est-il un framework comme LangChain ou LlamaIndex ?

Agentset n’est pas qu’un framework d’orchestration côté client. Alors que des frameworks comme LangChain ou LlamaIndex vous aident à assembler des workflows RAG dans le code, Agentset fournit un backend géré et prêt pour la production pour l’ingestion, la récupération et le raisonnement. Vous pouvez intégrer Agentset avec ces frameworks si vous le souhaitez, mais son objectif est de réduire le besoin de construire et d’exploiter votre propre infrastructure de récupération.

Agentset peut-il fonctionner avec mon stack et mon infrastructure existants ?

Oui. Agentset est agnostique aux modèles et prend en charge des bases de données vectorielles populaires, des fournisseurs de LLM et des modèles d’embedding. Vous pouvez choisir des composants tels que Pinecone ou Qdrant pour le stockage vectoriel et des modèles de fournisseurs comme OpenAI, Anthropic, Google AI, xAI Grok, Mistral, Qwen, DeepSeek et d’autres. L’intégration via les SDK JavaScript, TypeScript, Python, le serveur MCP et les AI SDK facilite l’intégration d’Agentset dans vos services et interfaces existants.

Pourquoi utiliser Agentset plutôt que construire mon propre système RAG ?

Construire un système RAG robuste à partir de zéro implique de concevoir des pipelines d’ingestion, de gérer de nombreux types de fichiers, d’optimiser la récupération, de mettre en œuvre une recherche hybride et du reranking, de gérer les citations et de maintenir l’infrastructure à mesure que les exigences évoluent. Cela peut prendre des mois de travail d’ingénierie et nécessiter une maintenance continue. Agentset vous offre ces capacités prêtes à l’emploi, ce qui permet à votre équipe de se concentrer sur les fonctionnalités produit et l’expérience utilisateur plutôt que sur la plomberie de récupération bas niveau.

Comment Agentset gère-t-il les documents du monde réel ?

Agentset est optimisé pour les données désordonnées et réelles. Il prend en charge plus de 22 formats de fichiers—including PDFs, documents Office, e-mails, images et HTML—et réalise l’analyse, la segmentation (chunking) et l’indexation nécessaires pour une récupération efficace. Le support multimodal garantit que les images, graphiques et tableaux sont également mis en avant lors de la recherche et du Q&R, plutôt que d’être ignorés.

Que se passe-t-il lorsque les exigences évoluent dans le temps ?

À mesure que votre produit évolue, vous pouvez ajuster les bases de données vectorielles, modèles et stratégies de récupération que vous utilisez sans tout redessiner depuis le début. L’architecture agnostique aux modèles d’Agentset et son filtrage riche par métadonnées facilitent l’adaptation à de nouveaux besoins de conformité, de nouvelles géographies, de nouveaux types de données ou de nouvelles contraintes de performance, tout en conservant une interface développeur cohérente.