WordPress RAG plugin
Services IA pour sites, équipes et contenus métier
spade AI services
RAG, design Skill.md, setup et tuning LLM, MCP: spade aide les organisations à connecter leurs contenus, leurs outils et leurs experts à une IA utile, sourcée et maintenable.
Une approche IA alignée avec le métier historique de spade: stratégie digitale, sites web responsive, expérience utilisateur, accessibilité et solutions responsables.
Objectif: réduire la distance entre les contenus existants et les réponses attendues par les visiteurs, les équipes support, marketing ou commerciales.
Offre modulaire
Des briques IA concrètes, prêtes à intégrer votre stack.
RAG setup
Embeddings, stockage et orchestration
Audit documentaire, découpage, choix du modèle d'embedding, base vectorielle, stratégie de cache et monitoring pour garder les réponses précises dans le temps.LLM open source
Des modèles adaptés au contexte
Sélection et intégration de modèles ouverts quand la confidentialité, la maîtrise des coûts ou la souveraineté technique priment sur l'appel systématique à une API fermée.Skills & MCP
Outils IA pour vos workflows
Création de Skills et de serveurs MCP pour connecter agents, documents, CRM, CMS, bases métier et applications internes avec des garde-fous exploitables.Architecture RAG
Une chaîne visible, testable et gouvernée.
Le RAG n'est pas seulement un chatbot: c'est une discipline de contenu, de recherche, de qualité et de maintenance. Chaque étape doit pouvoir être inspectée.
01
Sources web, CMS et métiers
02
Extraction et nettoyage
03
Embeddings + index vectoriel
04
Reranking et contrôle des sources
05
Réponse LLM avec citations
06
Feedback et amélioration continue
Livrables
Ce que l'équipe reçoit à la fin du projet.
- Prototype cliquable et cadrage UX
- Architecture RAG documentée
- Plugin WordPress ou intégration CMS
- Stack embeddings, stockage et LLM
- Skills Codex / ChatGPT / Claude réutilisables
- Serveur MCP avec connecteurs métier
- Tests de qualité des réponses
- Plan de maintenance et gouvernance
Méthode
Avancer vite sans perdre le contrôle éditorial.
Cadrer les cas d'usage
Identifier les questions réelles, les sources fiables, les risques de réponse et les indicateurs de réussite.
Construire le socle RAG
Mettre en place ingestion, embeddings, stockage, récupération, prompts système et garde-fous de citations.
Brancher les outils
Créer le plugin, les Skills ou le MCP nécessaires pour intégrer l'IA aux outils existants de l'équipe.
Mesurer et fiabiliser
Tester les réponses, corriger les lacunes documentaires, suivre les coûts et améliorer les parcours utilisateurs.
Projet pilote