Pipeline RAG géré : créez des Agents AI, pas de l’infrastructure (juillet 2026)

Introduction

Construire un pipeline RAG prêt pour la production implique d’exploiter toute une pile d’infrastructure de données — modèles d’embedding, bases de données vectorielles, stratégies de découpage, pipelines d’ingestion, réglage de la recherche et suivi de la fraîcheur des données — avant que votre Agent ne réponde à une seule question. En 2026, la couche de recherche à elle seule peut mobiliser plus de ressources d’ingénierie que l’Agent qu’elle sert. La Jenova Agent API élimine entièrement cette couche en fournissant un stockage vectoriel totalement géré, une génération augmentée par récupération intégrée et une orchestration d’Agents prête pour la production via une seule intégration.

✅ Stockage vectoriel entièrement géré — aucune base de données à provisionner, indexer ou faire évoluer ✅ RAG intégré — de l’importation de la base de connaissances à la recherche étayée, sans aucun code de pipeline ✅ Flexibilité multi-modèles — acheminez les requêtes vers OpenAI, Anthropic, Google, xAI, DeepSeek et plus encore ✅ Infrastructure prête pour la production — orchestration, mémoire et mise à l’échelle éprouvées dès le premier jour

Pour comprendre pourquoi le RAG géré est important, examinons ce à quoi les développeurs sont réellement confrontés lorsqu’ils construisent des pipelines de recherche à partir de zéro.

Réponse rapide : qu’est-ce qu’un pipeline RAG géré ?

Un pipeline RAG géré est un service de génération augmentée par récupération entièrement hébergé, dans lequel le stockage vectoriel, l’embedding, la recherche et l’ancrage dans la base de connaissances sont pris en charge par la plateforme — et non par le développeur. La Jenova Agent API fournit cela sous forme d’infrastructure, et non sous forme de framework à auto-héberger.

Fonctionnalités clés :

• Importez des documents et des bases de connaissances — le pipeline de recherche se construit automatiquement
• Bases de données relationnelles et vectorielles gérées, sans provisionnement ni mise à l’échelle
• Recherche intégrée directement à l’orchestration des Agents
• Routage multi-modèles pour optimiser les coûts d’embedding et de génération

Le problème : les pipelines RAG sont des projets d’infrastructure déguisés en fonctionnalités

Le marché de la génération augmentée par récupération était évalué à 1,2 milliard de dollars en 2024 et devrait atteindre 11,0 milliards de dollars d’ici 2030, avec un TCAC de 49,1 %. La demande est évidente : le RAG permet aux Agents d’accéder aux connaissances privées, de réduire les hallucinations et de fournir des réponses étayées.

Mais déployer le RAG en production reste d’une complexité frustrante :

• L’exploitation des bases de données vectorielles exige une expertise spécialisée en infrastructure
• Les pipelines d’embedding requièrent une maintenance continue — pas une configuration ponctuelle
• Le découpage et la qualité de recherche exigent un réglage itératif pour chaque source de données
• La fraîcheur des données et les pipelines d’ingestion nécessitent une surveillance et une automatisation continues
• Les coûts totaux de mise en œuvre vont de 15 000 $à plus de 150 000$ selon l’échelle

Exploitation des bases de données vectorielles

Chaque système RAG a besoin d’une base de données vectorielle, et chaque base de données vectorielle en production présente les mêmes difficultés : seuils critiques de mémoire, dérive des embeddings et lacunes de recherche hybride qui dégradent silencieusement la qualité de recherche. Les bases de données vectorielles doivent pouvoir passer à l’échelle de milliards d’objets de données à mesure que les données augmentent, ce qui exige des stratégies d’indexation sophistiquées, de la réplication et une planification des capacités. Les problèmes de production comprennent les bugs de base de données, les défaillances de stockage lors des mises à jour, les partitions réseau de réplication et les shards mal configurés — des modes de défaillance absents d’un prototype, mais prédominants en production.

Exploiter une base de données vectorielle n’est pas une fonctionnalité : c’est une responsabilité d’infrastructure à plein temps.

Maintenance des pipelines d’embedding

Les embeddings ne sont pas statiques. Les modèles s’améliorent, les données évoluent, et ce qui fonctionnait au lancement se dégrade au fil du temps. Le RAG en production exige des pipelines d’ingestion continus qui détectent automatiquement les changements dans les documents, redécoupent le contenu, régénèrent les embeddings et mettent à jour le magasin vectoriel. La dérive des embeddings — lorsque l’espace sémantique évolue à cause de mises à jour des modèles ou de changements dans la distribution des données — constitue un défi documenté en production qui dégrade silencieusement la qualité de recherche sans produire d’erreurs évidentes.

Découpage et qualité de recherche

La qualité du RAG dépend de la manière dont les documents sont découpés, vectorisés et récupérés. Le développement de pipelines RAG comporte 12 difficultés documentées — du contenu manquant et d’une granularité de recherche incorrecte à la dégradation de la qualité d’extraction et aux limites de fenêtre de contexte. Chaque source de données (PDF, markdown, HTML, enregistrements structurés) requiert des stratégies de découpage différentes, et les configurations optimales varient selon le cas d’usage. Il s’agit d’un travail itératif et expérimental — pas d’une configuration que l’on définit une seule fois.

Fraîcheur des données et ingestion

Les pipelines RAG ne sont pas des systèmes que l’on configure puis oublie. Les index documentaires deviennent obsolètes sans tâches d’ingestion planifiées. Les nouveaux documents doivent être traités. Les documents supprimés ou mis à jour doivent être réindexés. Les équipes ont besoin de visibilité sur l’état de leurs index et de la capacité d’intervenir au niveau du document. Chaque système source — stockage de fichiers, CMS, bases de données, API — exige son propre connecteur d’ingestion et sa propre logique de détection des changements.

La réalité des coûts

La mise en œuvre d’un RAG coûte entre 8 000 $et 45 000$, selon l’analyse de 89 déploiements réels. Les systèmes de production de taille moyenne coûtent entre 15 700 $et 27 000$ à construire, avec des dépenses récurrentes de 2 500 $à 5 800$ par mois. Les déploiements d’entreprise atteignent 34 400 $à plus de 58 000$ au départ et plus de 8 100 $à 19 500$ par mois. Un RAG d’entreprise sur site peut coûter 80 000 $à plus de 150 000$.

8 000 $à 45 000$ — Coût moyen de mise en œuvre d’un RAG sur 89 déploiements de production

Et ce n’est que la couche de recherche — avant l’orchestration des Agents, le routage multi-modèles, la gestion de la mémoire, l’intégration d’outils ou toute logique applicative.

C’est précisément le problème que la Jenova Agent API a été conçue pour éliminer.

La Jenova Agent API : le RAG en tant qu’infrastructure gérée

La Jenova Agent API est un service d’infrastructure d’Agents entièrement géré, dans lequel le RAG est une fonctionnalité de plateforme et non un pipeline à construire. Importez des documents, associez-les à une base de connaissances, et la plateforme prend en charge le découpage, l’embedding, le stockage vectoriel, l’indexation et la recherche — le tout intégré directement à l’orchestration des Agents.

Stack RAG à faire soi-même	Jenova Agent API
Provisionner et exploiter des bases de données vectorielles (Pinecone, Weaviate, Qdrant, etc.)	Stockage vectoriel entièrement géré — aucune base de données à provisionner ou faire évoluer
Construire des pipelines d’embedding et gérer le versioning des modèles	Embedding au niveau de la plateforme avec traitement automatique
Concevoir des stratégies de découpage selon le type de document	Importez des documents — le découpage et l’indexation sont traités automatiquement
Construire la logique de recherche, de classement et de reclassement	Recherche intégrée à l’orchestration des Agents
Concevoir des pipelines d’ingestion avec détection des changements	Les mises à jour de la base de connaissances sont traitées par la plateforme
Gérer la mise à l’échelle, la surveillance et les sauvegardes de l’infrastructure	Infrastructure gérée, prête pour la production dès le premier jour

Stockage et RAG entièrement gérés

L’API fournit des bases de données relationnelles et vectorielles gérées avec RAG intégré. Aucune base de données vectorielle à exploiter, aucun pipeline d’embedding à construire, aucune stratégie de découpage à régler. Les développeurs importent des documents et des données métier comme bases de connaissances pour leurs Agents — la plateforme traite, indexe et récupère automatiquement le contenu pertinent durant les interactions avec l’Agent.

Cela élimine les coûts de mise en œuvre de 8 000 $à 45 000$ et les coûts opérationnels mensuels de 2 500 $à plus de 19 500$ d’une stack RAG personnalisée. La couche de recherche est une infrastructure — l’API la traite en conséquence.

Orchestration d’Agents avec recherche intégrée

Le RAG ne fonctionne pas de manière isolée. Dans un Agent de production, la recherche doit se coordonner avec le raisonnement du modèle, l’exécution d’outils, la gestion de la mémoire et les workflows en plusieurs étapes. La couche d’orchestration de l’API assure cette coordination — en déterminant quand effectuer une recherche, quoi rechercher et comment intégrer le contexte récupéré au raisonnement du modèle et aux sorties des outils. Aucune logique d’orchestration personnalisée, aucun middleware de recherche, aucun code de liaison entre votre base de données vectorielle et votre LLM.

Utilisez n’importe quel modèle

Alimentez vos Agents avec des modèles d’OpenAI, Anthropic, Google, xAI, DeepSeek et d’autres fournisseurs — le tout via le même point de terminaison API. Utilisez des modèles économiques pour les tâches intensives en embedding et en recherche, ainsi que des modèles premium pour le raisonnement complexe et la synthèse. Changez de modèle pour chaque Agent sans modifier le code d’intégration. Les nouvelles versions de modèles deviennent disponibles via votre intégration existante — sans migration ni nouveaux SDK.

Mémoire et contexte : au-delà de la recherche à requête unique

Chaque session d’Agent comprend une mémoire de conversation illimitée et une gestion persistante du contexte. Les résultats de recherche RAG, les sorties d’outils et le contexte conversationnel persistent entre les interactions — ce qui permet aux Agents de développer leur compréhension au fil du temps, plutôt que de répondre uniquement à des requêtes isolées. La mémoire inter-session suit automatiquement les préférences des utilisateurs et les interactions passées, sans nécessiter de magasins d’état externes.

Intégration des outils et MCP

Les Agents construits sur un RAG géré peuvent également accéder à des outils externes via le Model Context Protocol. Connectez-vous à Gmail, Google Drive, Search, Notion, Dropbox et à tout serveur distant conforme à MCP — afin de créer des Agents qui combinent la recherche dans des connaissances privées et l’exécution d’outils du monde réel. La couche d’orchestration coordonne de manière transparente les recherches et les appels d’outils dans un même workflow.

Infrastructure prête pour la production

L’API fonctionne sur une infrastructure entièrement gérée, au sein d’une plateforme testée par plus de 30 000 utilisateurs dans plus de 70 pays. Points de terminaison stables, mise à l’échelle gérée et fiabilité de production — votre stockage vectoriel, votre pipeline de recherche et votre orchestration d’Agents sont tous pris en charge par une infrastructure conçue pour le trafic de production. Il s’agit d’un service géré, et non d’un framework à auto-héberger.

Ce que vous pouvez créer

Le pipeline RAG géré permet aux développeurs de livrer des Agents ancrés dans des connaissances sans construire d’infrastructure de recherche. Voici ce que cela donne dans différents domaines applicatifs :

Assistant de connaissances d’entreprise

Construisez un Agent de connaissances interne pour votre organisation. Importez les politiques d’entreprise, la documentation produit, les runbooks d’ingénierie et les guides RH dans la base de connaissances de l’Agent. Les employés interrogent l’Agent en langage naturel et reçoivent des réponses étayées et sourcées, tirées de votre documentation réelle — avec une mémoire persistante qui suit le rôle et les requêtes antérieures de chaque utilisateur. L’API gère le traitement des documents, le stockage vectoriel, la recherche et la synthèse des réponses. Votre équipe maintient les documents ; la plateforme gère tout ce qui se passe entre l’importation et la réponse.

Plateforme de recherche juridique propulsée par AI

Créez un Agent de recherche juridique qui récupère la jurisprudence, les textes législatifs et les recommandations réglementaires pertinents depuis des bases de données juridiques importées. Définissez des instructions tenant compte des juridictions, associez des bases de connaissances par domaine de pratique et déployez des Agents qui synthétisent des questions juridiques complexes avec des citations aux documents sources. Le routage multi-modèles vous permet d’utiliser des modèles optimisés en coût pour la recherche et des modèles premium pour l’analyse — via une seule intégration.

Support client fondé sur les connaissances produit

Déployez un Agent de support ancré dans votre véritable documentation produit, vos notes de version et vos guides de dépannage. Contrairement aux chatbots génériques, les Agents propulsés par RAG récupèrent la section précise du document pertinente pour la question de chaque client — réduisant les hallucinations et améliorant la précision de résolution. La mémoire persistante évite aux clients récurrents de répéter l’historique de leur problème. L’intégration MCP connecte l’Agent à votre système de gestion de tickets pour une résolution de bout en bout.

Outil d’aide à la décision clinique

Construisez un Agent de connaissances cliniques qui récupère des informations dans la littérature médicale, les bases de données d’interactions médicamenteuses et les directives cliniques importées comme bases de connaissances. Définissez des instructions fondées sur les preuves avec les avertissements appropriés, puis déployez un Agent qui synthétise des requêtes cliniques complexes avec des citations de la littérature source. Le stockage vectoriel géré traite le volume et la précision des connaissances médicales sans surcharge d’infrastructure.

Assistant de documentation technique

Lancez un assistant de documentation AI au service de votre communauté de développeurs. Importez la documentation API, les guides SDK, les exemples de code et les guides de migration comme bases de connaissances. L’Agent répond aux questions d’intégration avec des exemples de code fondés sur votre documentation réelle — et non sur des points de terminaison API hallucinés. À mesure que votre documentation évolue, mettez à jour la base de connaissances ; la plateforme réindexe automatiquement.

Conseiller en conformité et réglementation

Créez un Agent de conformité pour votre plateforme de services financiers, de santé ou juridique. Importez les cadres réglementaires, les politiques internes de conformité et les procédures d’audit. L’Agent récupère le texte réglementaire pertinent pour chaque requête, cite des sections précises et applique la logique de conformité de votre organisation — le tout à partir des sources importées plutôt que de l’entraînement général du modèle.

Obtenez votre clé API et lancez votre premier Agent propulsé par RAG en quelques minutes — sans base de données vectorielle.

Fonctionnement

Passer de zéro à un Agent de production avec RAG géré ne demande que quatre étapes :

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Étape 1 : obtenez votre clé API

Inscrivez-vous sur la plateforme API Jenova et générez votre clé API. Cette clé unique authentifie toutes les requêtes — auprès de chaque fournisseur de modèles, pour chaque outil et pour chaque Agent que vous créez.

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Étape 2 : créez votre Agent avec une base de connaissances

Définissez les instructions de votre Agent, sélectionnez un modèle et associez votre base de connaissances. Importez les documents que votre Agent doit interroger — documentation produit, textes juridiques, littérature médicale, politiques d’entreprise ou tout contenu spécifique à votre domaine. La plateforme traite, découpe, vectorise et indexe automatiquement l’ensemble du contenu.

json
{
  "name": "Compliance Advisor",
  "instructions": "You are a regulatory compliance specialist for financial services. Always cite the specific regulation section when answering. Flag any query that falls outside your knowledge base scope...",
  "model": "claude-sonnet-4-20250514",
  "knowledge_base": ["sec-regulations.pdf", "internal-compliance-policy.md", "audit-procedures.docx"]
}

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Étape 3 : ajoutez des crédits

Ajoutez des crédits API à votre compte. Les crédits sont consommés par requête selon l’utilisation du modèle — payez ce que vous utilisez et évoluez à mesure que le trafic augmente.

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Étape 4 : effectuez votre premier appel

Envoyez un message à votre Agent. L’API gère la recherche dans votre base de connaissances, le routage du modèle, la gestion du contexte et la génération de réponses — et renvoie une réponse étayée par les connaissances.

json
{
  "message": "What are the reporting requirements for transactions over $10,000 under current BSA regulations?"
}

L’Agent récupère les sections pertinentes de vos documents réglementaires importés, synthétise les exigences et renvoie une réponse avec des citations vers des sections précises — le tout coordonné par la couche d’orchestration gérée.

Les détails complets d’intégration, les points de terminaison et les références SDK sont disponibles dans la documentation API.

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Résultats et cas d’usage

🏥 Une entreprise HealthTech déploie un Agent de connaissances cliniques en une semaine

Scénario : Une startup HealthTech a besoin d’un Agent d’aide à la décision clinique fondé sur plus de 50 000 pages de littérature médicale et de bases de données d’interactions médicamenteuses.

Approche traditionnelle : Construire une stack RAG personnalisée — sélectionner et déployer une base de données vectorielle, concevoir des stratégies de découpage spécifiques au domaine médical, créer des pipelines d’embedding, concevoir le classement des résultats pour une précision clinique et gérer l’infrastructure. Coût estimé : 34 400 $à plus de 58 000$ au départ, avec 8 100 $à plus de 19 500$ par mois pour l’exploitation continue. Délai : 3 à 5 mois avant qu’un premier clinicien ne l’utilise.

Jenova Agent API : Importez la littérature médicale comme base de connaissances, définissez des instructions cliniques fondées sur les preuves, sélectionnez un modèle approprié et lancez votre Agent. Le stockage vectoriel géré indexe les plus de 50 000 pages ; la recherche intégrée fait remonter les preuves cliniques pertinentes pour chaque requête.

• Zéro exploitation de base de données vectorielle — aucun Pinecone, Weaviate ou Qdrant à gérer
• Le RAG intégré élimine le coût initial de plus de 34 000 $ des pipelines de recherche personnalisés
• La mémoire persistante suit le contexte patient dans les workflows cliniques sur plusieurs sessions

📊 Une fintech lance un Agent de conformité réglementaire dans trois juridictions

Scénario : Une plateforme fintech servant des clients dans trois juridictions réglementaires a besoin d’un Agent de conformité qui récupère des informations dans des bases de données réglementaires propres à chaque juridiction.

Approche traditionnelle : Construire des pipelines RAG distincts par juridiction, avec des stratégies de découpage différentes pour les textes réglementaires, une logique de références croisées entre les cadres et un stockage vectoriel multi-locataire. Le développement personnalisé d’Agents à ce niveau de complexité coûte 80 000 $à plus de 150 000$ pour un déploiement de niveau entreprise, avec des mois de réglage de la recherche spécifique aux réglementations.

Jenova Agent API : Créez un Agent par juridiction — chacun avec des bases de connaissances et des instructions réglementaires propres à sa juridiction. L’infrastructure gérée traite le stockage vectoriel multi-locataire, la recherche et la mise à l’échelle pour les trois déploiements via une seule intégration API.

• Une seule intégration remplace trois déploiements d’infrastructure RAG distincts
• Les mises à jour des bases de connaissances sont traitées automatiquement — aucun script de réindexation
• Changer de modèle pour optimiser les coûts ne requiert aucune modification du code

💼 Une entreprise SaaS réduit ses coûts de support grâce à une AI fondée sur la documentation

Scénario : Une entreprise SaaS B2B disposant de plus de 200 pages de documentation produit traite plus de 3 000 tickets de support chaque mois, dont 60 % peuvent être résolus directement à partir de la documentation existante.

Approche traditionnelle : Construire un système de recherche qui indexe la documentation produit, concevoir le découpage pour la documentation technique, déployer des pipelines d’embedding, construire une couche de réponse et l’intégrer au système de gestion des tickets de support. Mise en œuvre estimée : 15 700 $à 27 000$, avec des coûts récurrents de 2 500 $à 5 800$ par mois.

Jenova Agent API : Importez toute la documentation produit comme base de connaissances, définissez des instructions dédiées au support, connectez le système de tickets via MCP, puis déployez. L’Agent récupère la section exacte de la documentation pertinente pour chaque requête client — des réponses étayées, et non des descriptions de fonctionnalités hallucinées.

• Les mises à jour de la documentation sont automatiquement reflétées dans les résultats de recherche
• L’intégration MCP permet la résolution des tickets de bout en bout
• La mémoire persistante réduit la friction pour les clients récurrents entre les sessions

📱 Une entreprise EdTech lance un Agent de programme adaptatif sans équipe ML

Scénario : Une startup EdTech a besoin d’un tuteur AI qui récupère des informations dans une base de données de programme de 10 000 pages et s’adapte à la progression de chaque élève — sans équipe d’ingénierie ML en interne.

Approche traditionnelle : Recruter des spécialistes pour construire un RAG éducatif : découpage spécifique aux programmes, classement de recherche pédagogique, suivi de la progression des élèves et logique de réponse adaptative. La seule mise en œuvre du RAG coûte entre 8 000 $et 45 000$ selon la complexité du déploiement, auxquels s’ajoute une logique d’apprentissage adaptatif personnalisée.

Jenova Agent API : Importez les supports de programme comme base de connaissances, définissez des instructions pédagogiques intégrant la progression de l’apprentissage et la logique d’évaluation, puis lancez. Le RAG géré récupère le contenu du programme pertinent pour chaque interaction d’élève ; la mémoire persistante suit les trajectoires d’apprentissage individuelles entre les sessions.

• Aucune équipe ML requise — l’expertise pédagogique est intégrée aux instructions de l’Agent
• Le stockage vectoriel géré indexe et récupère plus de 10 000 pages à grande échelle
• La mémoire inter-session crée automatiquement des parcours d’apprentissage personnalisés

FAQ

Qu’est-ce qu’un pipeline RAG géré pour les Agents AI ?

Un pipeline RAG géré est un service de génération augmentée par récupération entièrement hébergé, dans lequel la plateforme gère le stockage vectoriel, l’embedding, l’indexation et la recherche. Les développeurs importent des documents et l’Agent récupère le contenu pertinent durant les interactions — aucune base de données vectorielle à exploiter, aucun pipeline d’embedding à construire, aucune logique de recherche à concevoir. La Jenova Agent API fournit cette infrastructure intégrée.

Combien coûte la Jenova Agent API ?

L’API fonctionne avec un système de crédits — ajoutez des crédits à votre compte et consommez-les par requête selon l’utilisation du modèle. Cela remplace les coûts initiaux de 8 000 $à 45 000$ et les coûts mensuels de 2 500 $à plus de 19 500$ liés à la construction et à l’exploitation d’une stack RAG personnalisée. Consultez la plateforme API pour connaître les tarifs actuels des crédits et les détails.

Quels modèles AI puis-je utiliser avec un RAG géré ?

L’API fournit un accès unifié aux modèles d’OpenAI, Anthropic, Google, xAI, DeepSeek et d’autres fournisseurs. Sélectionnez le modèle pour chaque Agent — utilisez des modèles économiques pour les tâches intensives en recherche et des modèles premium pour le raisonnement complexe. Les nouveaux modèles deviennent disponibles sans migration ni modification des SDK. Consultez la documentation API pour la liste actuelle des modèles.

Est-il difficile d’intégrer un RAG géré ?

Quatre étapes suffisent : obtenez votre clé API, créez votre Agent avec une base de connaissances, ajoutez des crédits, puis effectuez votre premier appel. Importez vos documents, définissez les instructions, et la plateforme prend automatiquement en charge le découpage, l’embedding, le stockage vectoriel et la recherche. L’ensemble du flux — de l’inscription à un Agent propulsé par RAG opérationnel — peut être réalisé en quelques minutes.

Le pipeline RAG géré est-il prêt pour la production ?

Oui. L’API fonctionne sur une infrastructure entièrement gérée, au sein d’une plateforme testée par plus de 30 000 utilisateurs dans plus de 70 pays. Le stockage vectoriel, les pipelines de recherche et l’orchestration d’Agents sont prêts pour la production — avec des points de terminaison stables, une mise à l’échelle gérée et une fiabilité éprouvée. Il s’agit d’une infrastructure gérée, et non d’une beta ou d’un framework à auto-héberger.

Puis-je utiliser mes propres documents comme base de connaissances pour un Agent ?

Importez tout document que votre Agent doit interroger — PDF, fichiers markdown, documents texte et plus encore. La plateforme traite, découpe, vectorise et indexe automatiquement votre contenu. Votre base de connaissances est privée à votre Agent et n’est jamais partagée avec d’autres Agents ou utilisateurs. Lorsque les documents sont mis à jour, la plateforme reflète les changements dans les résultats de recherche.

Conclusion

Construire un pipeline RAG prêt pour la production en 2026 ne devrait pas impliquer d’exploiter des bases de données vectorielles, de concevoir des pipelines d’embedding, de régler des stratégies de découpage et de gérer une infrastructure d’ingestion — avant même que votre Agent ne fournisse une seule réponse étayée. Avec des coûts de mise en œuvre atteignant 8 000 $à 45 000$ au départ et 2 500 $à plus de 19 500$ par mois en exploitation continue, la couche de recherche peut à elle seule consommer plus de ressources d’ingénierie que l’Agent qu’elle sert.

La Jenova Agent API fait du RAG une fonctionnalité de plateforme — et non un projet d’infrastructure. Importez vos documents, définissez les instructions de votre Agent, sélectionnez votre modèle et lancez votre produit. Le stockage vectoriel, l’embedding, la recherche, l’orchestration, la mémoire et la mise à l’échelle sont pris en charge par une infrastructure gérée prête pour la production, construite sur la même plateforme qui propulse l’écosystème d’Agents de Jenova.

Cessez de construire des pipelines de recherche. Commencez à créer des Agents.

Obtenez votre clé API sur jenova.ai/platform. Documentation complète sur jenova.ai/platform/docs.