RAG ontologique vs
RAG traditionnel
Le RAG traditionnel récupère des fragments de texte par similarité vectorielle. Le RAG ontologique récupère des entités et des relations connectées depuis votre graphe de connaissances — de sorte que les agents raisonnent sur plusieurs sauts et citent les faits exacts derrière chaque réponse.
Le sens, pas seulement la similarité
Le RAG ontologique récupère des entités et des relations connectées depuis le graphe de connaissances ; le RAG traditionnel récupère des fragments de texte qui ressemblent simplement à la requête.
Raisonnement multi-hop
Parcourir les relations permet aux agents de répondre à des questions qui couvrent plusieurs entités — ce que le RAG fondé sur des fragments ne peut pas suivre.
Cité & à faible taux d'hallucination
Chaque réponse remonte à des concepts définis et à leurs données sources, au lieu d'une correspondance vectorielle opaque — les réponses restent ainsi explicables et vérifiables.
Le RAG ontologique est une génération augmentée par la recherche ancrée dans une ontologie et un graphe de connaissances plutôt que dans une base vectorielle plate. Là où le RAG traditionnel (naïf) découpe les documents en fragments et récupère ceux qui sont les plus similaires à une requête, le RAG ontologique récupère les entités, les relations et les définitions connectées dont une question a réellement besoin — permettant un raisonnement multi-hop, un sens métier cohérent et des réponses traçables jusqu'à des concepts définis, avec bien moins d'hallucinations.
Le RAG traditionnel a été une avancée : récupérer le texte pertinent, puis laisser le modèle répondre à partir de celui-ci. Mais la recherche par découpage et vectorisation a ses limites — elle apparie une similarité de surface, pas le sens : elle passe donc à côté du contexte connecté, ne peut pas suivre les relations entre documents et ancre les réponses dans des fragments épars. Le RAG ontologique, l'approche derrière le RAG d'entreprise de Scrydon, effectue sa recherche sur votre graphe de connaissances : les agents extraient les bonnes entités et les relations entre elles, raisonnent sur plusieurs sauts et retracent chaque réponse jusqu'à un concept défini et à sa source. Cette page explique en quoi les deux diffèrent et quand la recherche ancrée dans l'ontologie compte.
RAG ontologique vs RAG traditionnel dans la plateforme Scrydon
Une architecture souveraine unique et intégrée. Voici où se situe RAG ontologique vs RAG traditionnel — mis en évidence au sein de la pile complète avec laquelle il fonctionne.
L'AI OS pour les humains et les agents IA
Couche d'ontologie et couche sémantique : un modèle unique et connecté pour vos données, connaissances et processus
Le meilleur des data lakes, des entrepôts de données et de la recherche réuni
Agents IA, flux de travail et automatisations qui s'exécutent à travers vos systèmes
Intégrez via A2A, MCP, systèmes existants et sources de données
Fédération de domaines sécurisée, partage de données de confiance et intelligence au-delà des frontières
Fondations Souveraines
RAG ontologique vs RAG traditionnel en détail
Orchestration Humain + IA
L'AI OS pour les humains et les agents IA
L'Orchestrateur Humain + IA est le runtime opérationnel au cœur de l'AI OS — également appelé Agentic OS — qui planifie, route et gouverne chaque tâche au sein de votre entreprise, qu'elle soit exécutée par un agent IA, un système existant ou un humain.
La plupart des organisations ont des processus défaillants : encodés dans des systèmes cloisonnés ou enfermés dans la tête des collaborateurs. L'AI OS les rend visibles et exécutables. Il capte l'intention, synthétise le contexte, agit — puis réinjecte chaque résultat dans l'ontologie afin que l'exécution suivante soit plus intelligente. Le tout à l'intérieur de votre périmètre.
Cognitive Enterprise
Couche d'ontologie et couche sémantique : un modèle unique et connecté pour vos données, connaissances et processus
La plupart des organisations ont des données qu'elles ne peuvent pas exploiter — non pas parce qu'elles n'existent pas, mais parce que rien ne les relie. La couche Cognitive Enterprise est l'intelligence déterminante de l'AI OS : un modèle sémantique vivant et interrogeable des entités, processus et règles de votre organisation. C'est la source unique de vérité qui permet à chaque agent, analyste et workflow de raisonner sur votre activité avec une compréhension cohérente.
Sans elle, les agents IA raisonnent sur du bruit. Avec elle, ils raisonnent sur l'activité.
- Graphe d'entités : Modélisez clients, comptes, commandes, produits et tout concept métier — puis reliez-les par des relations typées et parcourables.
- Intégration des processus : Reliez les workflows réels aux entités de l'ontologie afin que les agents comprennent comment les données circulent dans votre activité.
- Enrichissement continu : Les agents enrichissent automatiquement les nœuds de l'ontologie avec des données fraîches issues du lakehouse, gardant le modèle à jour sans effort manuel.
Similarité de fragments vs sens connecté
Le RAG traditionnel traite votre connaissance comme un sac de texte : les documents sont découpés en fragments, vectorisés, et les fragments les plus proches d'une requête sont renvoyés. Cela fonctionne pour des recherches simples, mais la récupération se fait par similarité de surface, non par le sens — elle passe donc à côté du contexte connecté et ne peut pas suivre une relation d'un document à un autre. Le RAG ontologique effectue plutôt sa recherche sur le graphe de connaissances, en extrayant les entités et les relations précises dont une question a besoin, déjà reliées et définies.
RAG traditionnel — Découpe les documents en fragments, les vectorise et récupère ceux qui sont les plus similaires à la requête — rapide, mais aveugle aux relations et au sens.
RAG ontologique — Récupère des entités, des relations et des définitions depuis le graphe de connaissances, de sorte que le contexte connecté dont une question a besoin est déjà relié.
Questions multi-hop — Le RAG ontologique parcourt les relations à travers le graphe ; le RAG traditionnel ne voit que des passages isolés, appariés par similarité.
Cohérence — Le RAG ontologique utilise les mêmes définitions de métriques et de règles que votre analytique ; le RAG traditionnel n'a aucun sens métier partagé.
Explicabilité — Le RAG ontologique retrace chaque réponse jusqu'à des nœuds et des sources définis ; le RAG traditionnel cite un fragment, pas un concept.
Quand la recherche ancrée dans l'ontologie l'emporte
L'écart apparaît dès qu'une question porte sur plus d'une chose. « Quels contrats ouverts sont exposés à ce fournisseur à travers ces produits ? » est un parcours de graphe pour le RAG ontologique et une supposition impossible pour une recherche fondée sur des fragments. Ancrer la recherche dans un sens connecté et gouverné est ce qui rend les réponses d'entreprise exactes, cohérentes avec votre reporting et auditables — et c'est pourquoi le RAG d'entreprise de Scrydon est ancré dans l'ontologie par défaut.
RAG ontologique vs RAG traditionnel vs LLM nu
La même question, ancrée de trois manières différentes. Le RAG ontologique récupère du sens connecté depuis votre graphe de connaissances ; le RAG traditionnel récupère du texte similaire ; un LLM nu répond à partir de sa seule mémoire d'entraînement.
| Capacité | Scrydon | RAG traditionnel | LLM nu |
|---|---|---|---|
| Unité de recherche | Entités & relations issues du graphe de connaissances | Fragments de texte par similarité vectorielle | Rien — répond depuis la mémoire du modèle |
| Raisonnement multi-hop | Oui — parcourt les relations à travers le graphe | Limité — fragments isolés uniquement | Aucun ancrage sur lequel raisonner |
| Sens métier | Définitions d'ontologie partagées, cohérentes avec l'analytique | Aucun — similarité de texte de surface | Générique, pas votre activité |
| Citations & provenance | Remonte à des concepts définis et à leurs données sources | Cite le fragment récupéré | Aucune citation |
| Risque d'hallucination | Faible — ancré dans des données vérifiées et connectées | Modéré — dépend de la qualité des fragments | Élevé — non ancré |
| Usage idéal | Questions d'entreprise connectées exigeant exactitude et audit | Questions-réponses simples sur des corpus de documents plats | Connaissances générales, sans ancrage d'entreprise |
« RAG traditionnel » désigne ici la génération augmentée par la recherche standard, fondée sur le découpage et la vectorisation. Cette comparaison est un résumé de Scrydon fourni à titre indicatif ; les résultats réels dépendent des données et de la configuration.
Questions fréquentes
Quelle est la différence entre le RAG ontologique et le RAG traditionnel ?+
Le RAG ontologique est-il la même chose que le GraphRAG ?+
Le RAG traditionnel a-t-il encore sa place ?+
Comment le RAG ontologique réduit-il les hallucinations ?+
Comment utiliser le RAG ontologique sur Scrydon ?+
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