🔍 Produit KlapDoc

Posez une question à vos documents. Obtenez la réponse exacte.

KlapDoc Smart Search comprend le sens, pas juste les mots. Cherchez « toutes les factures EDF de 2024 » ou « contrats avec clause de non-concurrence » — la réponse arrive en 2 secondes, avec citations page/section.

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Gratuit · Sans carte bancaire · Conforme RGPD

Le problème : la recherche par mot-clé est cassée

La solution : recherche par sens, pas par chaîne de caractères

KlapDoc applique la recherche sémantique vectorielle (pgvector + embeddings Vertex AI) sur tous vos documents, combinée à un reranker BAAI bge-reranker-v2-m3 auto-hébergé. Résultat : vous tapez votre question en français naturel, l'IA trouve les passages pertinents et cite la page exacte.

Fonctionnalités clés

Recherche hybride SQL + RAG

Combine recherche traditionnelle (filtres, types, dates) et recherche vectorielle pour la pertinence maximale. Algorithme RRF (Reciprocal Rank Fusion).

Citations précises

Chaque réponse cite la page exacte et la section du document source. Vérifiable en un clic.

Compréhension multi-langues

Posez la question en français même si le document est en anglais. Les embeddings comprennent les deux.

Cache sémantique

Si vous reposez une question similaire (cosine ≥ 0.88), la réponse est instantanée et gratuite en tokens IA.

Routeur d'intention

Les questions triviales (« combien de documents », « factures de 2024 ») court-circuitent l'IA pour une réponse en < 500ms.

Zero data leakage

Vos documents ne quittent jamais l'UE. Embeddings calculés via Vertex AI région europe-west, stockage PostgreSQL pgvector sur VPS français.

Comparatif technique

Fonctionnalité KlapDoc SharePoint Google Drive Zeendoc
Recherche sémantique (sens) ✓ ✗ ✗ ~
Citations page/section ✓ ✗ ✗ ✗
OCR sur scans intégré ✓ ~ ~ ✓
Reranker neural ✓ (BGE) ✗ ✗ ✗
Hébergement UE ✓ ~ ~ ✓
Tarif PME (mensuel) 99 € ~250 € ~150 € ~300 €

Questions fréquentes

KlapDoc découpe chaque document en chunks de ~500 tokens, calcule un embedding vectoriel (1536 dimensions) pour chaque chunk via Vertex AI, et stocke ces vecteurs dans PostgreSQL pgvector. À chaque recherche, votre question est convertie en vecteur puis comparée par similarité cosinus aux chunks de vos documents. Les top-N candidats sont reclassés par un reranker neural BAAI bge-reranker-v2-m3 avant d'être présentés.
Non. KlapDoc utilise les modèles Gemini et DeepSeek en mode API stateless. Vos contenus ne sont jamais utilisés pour l'entraînement. Les embeddings sont calculés en région europe-west et stockés sur VPS français. Conformité RGPD article 6.1.f (intérêt légitime) et article 28 (sous-traitance documentée).
PDF (texte natif et scans OCR), DOCX, XLSX, PPTX, images JPG/PNG (avec OCR automatique). Les scans bénéficient d'un quality score qui rejette les photos floues avant OCR (économie de coût) et d'un pipeline multi-pages photo→PDF unique.
Freemium : 50 documents max, 10 pages/document. Pro (99 €/mois) : illimité. Business (299 €/mois) : illimité multi-utilisateurs avec audit trail.
Les requêtes triviales (« combien de factures ce mois-ci ») sont résolues en < 500ms via le router d'intention déterministe (sans appel IA). Les requêtes sémantiques sont retournées en 2-4s (embedding + pgvector + rerank + LLM streaming SSE). Les questions répétées (cache cosine ≥ 0.88) sont instantanées.
Oui. Vous pouvez scoper la recherche à un dossier spécifique ou à un ensemble de documents. La visibilité team/personnel est respectée : un membre ne voit jamais les documents personnels d'un autre.

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