La société de conseil propose un outil open source comparantplus de 20 méthodes de Retrieval-Augmented Generation (RAG).
Disponible dès aujourd’hui sur GitHub, cette plateforme permet aux équipes techniques de comparer une vingtaine de modèles selon leur pertinence, leur consommation de ressources (tokens, énergie) et leur compatibilité avec des bases documentaires spécifiques. Il s’agit du premier comparateur du genre. Il propose deux modes d’exploration des solutions :
Un mode “Chat” : l’utilisateur interagit avec un RAG sélectionné en posant ses questions à partir de sa propre base documentaire.
- Un mode “Benchmark” : il est possible de tester et comparer jusqu’à 20 RAG différents selon plusieurs critères : pertinence des réponses, volume de tokens utilisés, impact énergétique estimé. Pour faciliter l’analyse, l’utilisateur dispose d’un dashboard interactif lui permettant de visualiser les performances comparées des différents RAG. Il peut également générer un rapport complet ou le consulter en ligne, selon ses besoins. L’outil reste ouvert à l’ajout de nouveaux modèles et peut être adapté à différents LLM, dont Mistral AI.
