L'IA peut-elle corriger automatiquement mes erreurs d'embedding ?

Non. L'IA identifie les erreurs, mais vous devez déclencher manuellement la réindexation ou la mise à jour des modèles dans votre base vectorielle.

Cela va-t-il supprimer mes collections vectorielles ?

Non. Les outils permettent uniquement à l'IA de lire et de lister vos données. Elle ne peut ni supprimer ni modifier vos collections.

L'IA peut-elle mettre à jour mes paramètres de tokens ?

Non. L'IA peut seulement lire et signaler vos paramètres actuels. Vous devez les modifier vous-même.

Comment sait-elle quels modèles j'utilise ?

Elle utilise l'outil list_models pour extraire la configuration directement depuis votre stack.

L'IA a-t-elle accès au contenu de mes documents ?

Non. L'IA ne voit que les métadonnées, les noms de modèles et les correspondances de sources fournis par les outils.

MODELSOURCECONFIGHUMAN

MODEL
SOURCE
CONFIG
HUMAN

Auditer vos collections RAG avec votre IA

Connectez Cognita à votre client IA pour inspecter l'ensemble de votre configuration vectorielle. Une fois la connexion établie, votre agent peut cartographier vos collections et leurs paramètres.

Demandez à l'IA à propos de cette page

Réponse rapide

Comment auditer mes collections RAG via l'IA ?

Votre agent utilise Cognita pour dresser un inventaire complet de vos bases vectorielles, de vos modèles d'embedding et de vos sources de données. Il compare ces éléments pour identifier les erreurs de configuration ou les liens rompus. Vous obtenez une vision claire de la santé de votre infrastructure de récupération.

Résultats de l'audit

Les anomalies détectées.

L'IA signale les problèmes spécifiques au sein de votre stack vectorielle.

MODEL

Incohérences d'embedding

L'IA repère les collections utilisant des modèles incompatibles avec votre logique de requête actuelle. Vous saurez exactement quels index doivent être mis à jour.

SOURCE

Liens de données rompus

Elle identifie les collections pointant vers des sources de données inexistantes. Cela vous aide à repérer les données vectorielles orphelines.

CONFIG

Erreurs de jetons (tokens)

L'agent signale les écarts de limites de tokens ou de paramètres de découpage (chunking) par rapport à vos standards. Vous recevez une liste des paramètres incohérents.

HUMAN

Corrections manuelles

L'IA met en évidence les erreurs critiques nécessitant une réindexation manuelle ou une mise à jour des identifiants. Elle ne modifie pas vos données elle-même.

Le flux

Ce que fait votre IA lors de l'audit.

L'IA parcourt systématiquement votre infrastructure RAG pour créer une carte de diagnostic.

Inventorier les collections
L'agent extrait la liste complète de toutes les collections vectorielles de votre environnement.
list_collections
Vérifier la parité des modèles
Il inspecte les modèles d'embedding spécifiques assignés à chaque collection.
list_models
Vérifier l'origine des données
L'IA lie les collections à leurs sources de données d'origine pour tester la connectivité.
list_data_sources
Identifier les écarts
L'agent compare les modèles et les sources pour détecter les erreurs de configuration.
list_collectionslist_models

Essayez

Copiez ces commandes pour commencer.

Utilisez ces prompts pour lancer votre audit.

Points de départ

Remplacez les noms de collections ou de modèles par vos propres identifiants.

Cognita Connector

Tout est prêt. Choisissez votre client MCP et suivez les instructions de configuration.

Lien du connecteurhttps://edge.vinkius.com/vk_preview_SHxG8KJRFQw2m3lX2GfeLS7zRF34WrsRFB0j95Nv/mcp

Claude Desktop

Suivez les étapes ci-dessous pour vous connecter en quelques secondes.

1In Claude Desktop, open Settings → Connectors.
2Click “Add custom connector” and paste the connector link above as the remote MCP server URL.
3Click Add and start a new chat — Cognita capabilities are ready to use.

Configuration · claude_desktop_config.jsonCopier

{
  "mcpServers": {
    "cognita-rag-framework-mcp": {
      "url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_SHxG8KJRFQw2m3lX2GfeLS7zRF34WrsRFB0j95Nv/mcp"
    }
  }
}

Copiez dans le chat04

Liste toutes mes collections et dis-moi lesquelles utilisent le modèle 'text-embedding-3-small'.
Vérifie si les sources de données de ma collection 'customer_support_v2' sont toujours valides.
Compare les modèles d'embedding de mes collections de production avec ceux de mes collections de staging.
Trouve toutes les collections liées à des sources de données auxquelles je n'ai plus accès.

Claude
ChatGPT
Cursor
VS Code
Windsurf
Claude Code
JetBrains
Cline

Commencez ici

Connectez Cognita une fois, puis interrogez.

Liez votre compte une seule fois et vos identifiants restent cryptés. Vous pouvez ensuite auditer votre stack immédiatement via votre client IA.

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FAQ

Fonctionnement de l'audit

01
L'IA peut-elle corriger automatiquement mes erreurs d'embedding ?
Non. L'IA identifie les erreurs, mais vous devez déclencher manuellement la réindexation ou la mise à jour des modèles dans votre base vectorielle.
02
Cela va-t-il supprimer mes collections vectorielles ?
Non. Les outils permettent uniquement à l'IA de lire et de lister vos données. Elle ne peut ni supprimer ni modifier vos collections.
03
L'IA peut-elle mettre à jour mes paramètres de tokens ?
Non. L'IA peut seulement lire et signaler vos paramètres actuels. Vous devez les modifier vous-même.
04
Comment sait-elle quels modèles j'utilise ?
Elle utilise l'outil list_models pour extraire la configuration directement depuis votre stack.
05
L'IA a-t-elle accès au contenu de mes documents ?
Non. L'IA ne voit que les métadonnées, les noms de modèles et les correspondances de sources fournis par les outils.
D'autres questions sur Cognita ? La page du connecteur y répond. Voir toutes les capacités du connecteur Cognita

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