Context Engineering
L'IA generative est aussi bonne que le contexte qu'on lui donne. Oxynum concoit des architectures de contexte qui maximisent la pertinence et la precision des reponses de vos LLM.
Systemes RAG
Recherche semantique dans vos documents, chunking intelligent, re-ranking. Votre IA connait votre metier.
Embeddings · pgvector · Pinecone
Prompt Pipelines
Chaines de prompts orchestrees pour des taches complexes. Decomposition, validation, iteration automatique.
Claude API · Chain-of-Thought · MCP
Optimisation de Contexte
Compression, selection et structuration du contexte pour maximiser la qualite tout en minimisant les couts.
Token Optimization · Caching · Streaming
Evaluation & Monitoring
Mesurez la qualite des reponses IA. A/B testing de prompts, scoring automatique, alertes sur les regressions.
Evals · Benchmarks · Observabilite
Questions frequentes
Quelle est la difference entre prompt engineering et context engineering ?+
Le prompt engineering se concentre sur la formulation de la question posee a l'IA. Le context engineering va plus loin : il s'agit de concevoir l'ensemble du systeme qui alimente l'IA en informations — quels documents recuperer, comment les structurer, quand les injecter dans le contexte, et comment gerer la fenetre de contexte du modele. C'est une approche architecturale, pas juste redactionnelle.
Qu'est-ce qu'un systeme RAG et pourquoi en ai-je besoin ?+
Un systeme RAG (Retrieval-Augmented Generation) permet a l'IA de rechercher des informations dans vos documents avant de generer une reponse. Sans RAG, l'IA ne connait que ses donnees d'entrainement. Avec RAG, elle peut repondre sur vos produits, votre documentation technique, vos procedures internes — tout ce qui est specifique a votre entreprise.
Comment optimiser la fenetre de contexte de Claude ou GPT ?+
La fenetre de contexte (200K tokens pour Claude, 128K pour GPT-4) semble grande mais se remplit vite. Oxynum utilise des techniques de chunking intelligent, de re-ranking et de compression de contexte pour maximiser la pertinence des informations injectees, et minimiser les couts API.