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Votre propre NotebookLM, hébergé en local : interrogez vos documents par chat, sans fuite de données vers le cloud.
Interface conceptuelle de démonstration.
De nombreuses équipes veulent interroger leurs documents internes (contrats, rapports, notes) avec une IA conversationnelle, mais ne peuvent pas envoyer ces documents sensibles vers une API cloud externe pour des raisons de confidentialité ou de conformité.
Un assistant RAG (Retrieval-Augmented Generation) qui tourne entièrement en local : les documents sont découpés, vectorisés et indexés sur la machine, puis interrogés par un modèle de langage (Mistral via Ollama) exécuté lui aussi en local. Aucune donnée ne transite par un service tiers.
Parlons de votre projet et voyons comment nous pouvons vous aider à le concrétiser.