← Back to feedYour Company's Knowledge Is Scattered. AI Can Fix That.
Every business accumulates knowledge across dozens of systems. Google Drive folders with years of strategy docs. Slack threads where critical decisions were made and forgotten. Confluence pages nobody can find. Emails with vendor agreements buried in inboxes. Product specs in spreadsheets.
Your team has the answers — they just can't find them fast enough.
RAG (Retrieval-Augmented Generation) changes that. It connects an AI language model to your actual company data, so instead of getting generic AI responses, your team gets answers grounded in your real documents, policies, and institutional knowledge.
Ask a question in plain language. Get an answer sourced from your own files — with citations.
At HUBBVEE, we help businesses deploy RAG systems tailored to their size, budget, security requirements, and existing infrastructure. No generic playbooks. No unnecessary complexity.
What RAG Actually Is (Without the Jargon)
A RAG system has four core components:
1. Document ingestion — Your files (PDFs, Google Docs, spreadsheets, emails, Slack messages) are processed, split into meaningful chunks, and prepared for search. This is a one-time setup per document, with incremental updates as content changes.
2. Embeddings — Each chunk is converted into a mathematical representation (a vector) that captures its meaning. This is what makes semantic search possible — finding content by meaning, not just keywords.
3. Vector database — These embeddings are stored in a specialized database optimized for similarity search. When someone asks a question, the system finds the most relevant chunks in milliseconds.
4. Language model (LLM) — The retrieved chunks are fed to an AI model along with the user's question. The model generates a natural language answer based specifically on your documents — not its general training data.
The result: an AI assistant that actually knows your business.
The Deployment Options
This is where most teams get stuck. The RAG landscape has exploded, and choosing the right architecture depends on your budget, security posture, team size, and data sensitivity.
HUBBVEE helps you navigate three deployment paths.
Option 1: Local / On-Premise
Best for: Teams with strict data sovereignty requirements, regulated industries, or businesses that want full control over their infrastructure.
How it works: Everything runs on hardware you own. Your documents never leave your network.
Hardware — Entry-level NAS:
For small to mid-size teams, an entry-level NAS (Network Attached Storage) device can serve as a capable RAG server. We work with devices like the Asustor Lockerstor Gen3 series (AS6704T/AS6706T) or the Flashstor FS6712X for all-NVMe performance:
- CPU: Intel Celeron N5105 (quad-core) or Atom C5125 (8-core) handles embedding generation and vector search well
- RAM: 16 GB minimum recommended (8 GB base, expandable). The vector database, embedding model, and LLM all need memory
- Storage: SSD or NVMe strongly recommended for vector database performance
For teams with more budget, a dedicated mini-PC with 32-64 GB RAM or a workstation with an NVIDIA GPU dramatically improves LLM inference speed — from 2-5 tokens per second on NAS CPUs to 30-60 tokens per second with a GPU.
Local vector databases we deploy:
- ChromaDB — Lightweight, easy to set up, handles up to 1 million vectors comfortably on 8 GB RAM. Best for getting started.
- Qdrant — Written in Rust, production-grade, supports disk-based indexes so it can handle larger collections without consuming all your RAM. Our recommended choice for on-premise production deployments.
- pgvector (PostgreSQL) — If you already run PostgreSQL, adding vector search is straightforward. Combines structured data queries with semantic search in a single system.
Local LLMs via Ollama:
You choose the model that fits your hardware and needs:
| Model | Size | RAM Needed | Best For |
| ----------------- | ------- | ---------- | ---------------------------------------------------------- |
| Llama 3.2 3B | ~2 GB | 3-4 GB | Fast responses on modest hardware |
| Llama 3.1 8B | ~4.5 GB | 6-8 GB | Best balance of quality and resources |
| Mistral 7B v0.3 | ~4 GB | 6 GB | Strong instruction following |
| Qwen 2.5 7B | ~4.5 GB | 6-8 GB | Excellent multilingual support (French, English, and more) |
| Phi-3.5 Mini 3.8B | ~2.3 GB | 4 GB | Surprisingly capable for its size, 128K context window |
Realistic expectations: On NAS hardware without a GPU, a 7B model generates roughly 2-5 tokens per second. This is usable for internal tools where your team can wait a few seconds for a thorough answer. It is not suited for real-time customer-facing applications.
Option 2: Cloud
Best for: Teams that want fast setup, minimal infrastructure management, and easy scaling.
How it works: Your documents are processed and stored in managed cloud services. You pay based on usage.
Cloud vector databases we work with:
- Pinecone — Fully managed, zero-ops. Serverless tier scales to zero when idle (you only pay for what you use). SOC 2 Type II certified. Built-in hybrid search. Best for teams that want the simplest path to production.
- Supabase + pgvector — Managed PostgreSQL with vector search. Starts at $25/month. The major advantage: you can combine vector similarity search with traditional SQL queries and Row-Level Security in a single database. Excellent for enforcing document-level access control.
- Qdrant Cloud — Managed version of Qdrant with a free tier. Also available as hybrid cloud — their software running on your infrastructure.
- Weaviate Cloud — Built-in vectorization modules, multi-tenancy, GraphQL API. Good for multi-modal RAG (text + images).
Cloud LLMs — use any provider you want:
We design your system to work with the LLM that fits your requirements:
- OpenAI (GPT-4o, GPT-4o-mini) — Most widely integrated. GPT-4o-mini offers excellent cost-performance for RAG workloads.
- Anthropic (Claude Sonnet, Claude Haiku) — 200K context window, strongest instruction following for staying grounded in retrieved context. Our recommendation for accuracy-critical deployments.
- Google (Gemini 2.0 Flash, Gemini Pro) — Largest context windows in the industry (1M+ tokens). Gemini Flash is extremely cost-effective.
- Mistral (Large, Small) — EU-based company, strong GDPR positioning, excellent multilingual performance.
Most RAG queries cost between $0.001 and $0.05 depending on the model and context size. A team of 50 people making 100 queries per day typically costs $50-150/month in LLM API fees.
Option 3: Hybrid (Our Recommended Approach)
Best for: Most businesses. Balances security with performance.
How it works: Your documents and vector database stay on your infrastructure (local or in your own cloud VPC). Only the generation step uses a cloud LLM API — the query plus retrieved context is sent to the model, but your full document library never leaves your control.
This gives you:
- Data sovereignty for storage and retrieval — your documents stay on your hardware
- Fast, high-quality generation from frontier LLMs without needing expensive GPU hardware
- Flexibility to swap LLM providers without rebuilding your pipeline
- Cost efficiency — local infrastructure for the heavy lifting (storage, embedding, search), cloud API only for the lightweight generation step
Connecting Your Data Sources
RAG is only as good as the data it can access. We build ingestion pipelines that connect to wherever your knowledge lives.
Google Workspace
We integrate directly with the Google Workspace APIs using service accounts with domain-wide delegation:
- Google Drive — Recursively index folders, Docs, Sheets, Slides, and PDFs. Incremental sync detects changes so only modified files are re-processed.
- Gmail — Index email threads by date range, label, or search query. Extract body text, metadata, and attachments.
- Google Sheets — Pull structured data into the knowledge base, making spreadsheet content searchable by meaning.
Other Enterprise Sources
The same pipeline architecture connects to:
- Notion — Pages and databases via the Notion API
- Confluence — Spaces and pages via the Atlassian API
- Slack — Channel history and threads via the Slack Bot API
- SharePoint / OneDrive — Documents via the Microsoft Graph API
- Local file systems — Any folder on your NAS or server
For document parsing, we use tools like Unstructured.io — an open-source library that handles complex layouts including tables, multi-column PDFs, scanned documents with OCR, presentations, and more. It can be self-hosted for full data sovereignty.
Security: The Non-Negotiable
This is where most RAG tutorials stop and where real enterprise deployment starts. A RAG system without proper security is a data leak waiting to happen — a user asks a question and gets answers from documents they should never have seen.
Document-Level Access Control
Every document chunk carries metadata about who can access it. At query time, results are filtered to only return content the user is authorized to see. We implement this through:
- Metadata filtering — Access control lists stored alongside each vector, enforced at query time
- Row-Level Security — When using Supabase/PostgreSQL, database-level policies that are impossible to bypass from the application layer
- Source ACL sync — Periodic synchronization with your source system permissions (e.g., Google Drive sharing settings)
Encryption
- At rest: Volume encryption on NAS devices (Asustor ADM supports AES-256). Cloud providers encrypt by default.
- In transit: TLS 1.2+ for all API communications. For local deployments, we configure reverse proxies with TLS certificates in front of vector databases.
- Important caveat: Vector embeddings cannot be encrypted and still support similarity search. This is why access control at the query layer is critical — the vectors themselves must be searchable, so the security perimeter is at the application and database level.
Compliance
- GDPR — Right to erasure requires the ability to identify and delete all vectors derived from a specific person's data. We build document lineage tracking into every pipeline so you can trace any vector back to its source document.
- SOC 2 — Available from Pinecone, Supabase (Team plan), and all major cloud providers. For on-premise, your organization's own SOC 2 posture applies.
- Data residency — On-premise gives you full control. Cloud deployments can be region-locked (EU-only storage for European data requirements).
How HUBBVEE Deploys RAG
We follow our See, Sort, Act methodology:
See — We audit your current knowledge landscape. Where do documents live? What formats? How many? Who needs access to what? What are your security and compliance requirements?
Sort — We design the architecture. Local, cloud, or hybrid? Which vector database? Which LLM? What chunking strategy fits your document types? We prioritize based on what will deliver the most value fastest.
Act — We build and deploy. Document ingestion pipelines, vector database configuration, LLM integration, access control, and a simple interface your team can actually use. Then we train your team and hand over the keys.
A typical deployment for a small-to-mid-size team takes 2-4 weeks from audit to production.
Ready to make your company's knowledge actually accessible? Let's talk about your RAG deployment.
Les Connaissances de Votre Entreprise Sont Dispersees. L'IA Peut Resoudre Ca.
Chaque entreprise accumule des connaissances a travers des dizaines de systemes. Des dossiers Google Drive avec des annees de documents strategiques. Des fils Slack ou des decisions critiques ont ete prises puis oubliees. Des pages Confluence que personne ne retrouve. Des emails avec des accords fournisseurs enfouis dans des boites de reception. Des specifications produits dans des feuilles de calcul.
Votre equipe a les reponses — elle ne peut simplement pas les trouver assez vite.
Le RAG (Retrieval-Augmented Generation, ou Generation Augmentee par la Recuperation) change la donne. Il connecte un modele de langage IA a vos donnees d'entreprise reelles, de sorte qu'au lieu de reponses IA generiques, votre equipe obtient des reponses ancrees dans vos vrais documents, politiques et connaissances institutionnelles.
Posez une question en langage naturel. Obtenez une reponse sourcee a partir de vos propres fichiers — avec des citations.
Chez HUBBVEE, nous aidons les entreprises a deployer des systemes RAG adaptes a leur taille, budget, exigences de securite et infrastructure existante. Pas de guides generiques. Pas de complexite inutile.
Ce Qu'est Vraiment le RAG (Sans le Jargon)
Un systeme RAG comporte quatre composants principaux :
1. Ingestion de documents — Vos fichiers (PDF, Google Docs, feuilles de calcul, emails, messages Slack) sont traites, decoupes en segments pertinents et prepares pour la recherche. C'est une configuration unique par document, avec des mises a jour incrementales au fil des changements.
2. Embeddings — Chaque segment est converti en une representation mathematique (un vecteur) qui capture son sens. C'est ce qui rend la recherche semantique possible — trouver du contenu par le sens, pas seulement par mots-cles.
3. Base de donnees vectorielle — Ces embeddings sont stockes dans une base de donnees specialisee optimisee pour la recherche par similarite. Quand quelqu'un pose une question, le systeme trouve les segments les plus pertinents en millisecondes.
4. Modele de langage (LLM) — Les segments recuperes sont transmis a un modele d'IA avec la question de l'utilisateur. Le modele genere une reponse en langage naturel basee specifiquement sur vos documents — pas sur ses donnees d'entrainement generales.
Le resultat : un assistant IA qui connait reellement votre entreprise.
Les Options de Deploiement
C'est la que la plupart des equipes se retrouvent bloquees. Le paysage RAG a explose, et choisir la bonne architecture depend de votre budget, de votre posture de securite, de la taille de votre equipe et de la sensibilite de vos donnees.
HUBBVEE vous aide a naviguer entre trois chemins de deploiement.
Option 1 : Local / Sur Site
Ideal pour : Les equipes avec des exigences strictes de souverainete des donnees, les industries reglementees, ou les entreprises qui veulent un controle total sur leur infrastructure.
Comment ca fonctionne : Tout tourne sur du materiel que vous possedez. Vos documents ne quittent jamais votre reseau.
Materiel — NAS d'entree de gamme :
Pour les equipes de petite a moyenne taille, un NAS (Network Attached Storage) d'entree de gamme peut servir de serveur RAG performant. Nous travaillons avec des appareils comme la serie Asustor Lockerstor Gen3 (AS6704T/AS6706T) ou le Flashstor FS6712X pour des performances tout-NVMe :
- CPU : Intel Celeron N5105 (4 coeurs) ou Atom C5125 (8 coeurs) gere bien la generation d'embeddings et la recherche vectorielle
- RAM : 16 Go minimum recommande (8 Go de base, extensible). La base vectorielle, le modele d'embedding et le LLM ont tous besoin de memoire
- Stockage : SSD ou NVMe fortement recommande pour les performances de la base vectorielle
Pour les equipes avec plus de budget, un mini-PC dedie avec 32-64 Go de RAM ou une station de travail avec un GPU NVIDIA ameliore considerablement la vitesse d'inference du LLM — de 2-5 tokens par seconde sur les CPU NAS a 30-60 tokens par seconde avec un GPU.
Bases de donnees vectorielles locales que nous deployons :
- ChromaDB — Leger, facile a configurer, gere jusqu'a 1 million de vecteurs confortablement avec 8 Go de RAM. Ideal pour demarrer.
- Qdrant — Ecrit en Rust, qualite production, supporte les index sur disque pour gerer des collections plus importantes sans consommer toute votre RAM. Notre choix recommande pour les deploiements sur site en production.
- pgvector (PostgreSQL) — Si vous utilisez deja PostgreSQL, ajouter la recherche vectorielle est simple. Combine les requetes de donnees structurees avec la recherche semantique dans un seul systeme.
LLM locaux via Ollama :
Vous choisissez le modele qui correspond a votre materiel et vos besoins :
| Modele | Taille | RAM necessaire | Ideal pour |
| ----------------- | ------- | -------------- | ------------------------------------------------------------------ |
| Llama 3.2 3B | ~2 Go | 3-4 Go | Reponses rapides sur du materiel modeste |
| Llama 3.1 8B | ~4,5 Go | 6-8 Go | Meilleur equilibre qualite/ressources |
| Mistral 7B v0.3 | ~4 Go | 6 Go | Excellent suivi d'instructions |
| Qwen 2.5 7B | ~4,5 Go | 6-8 Go | Excellent support multilingue (francais, anglais, et plus) |
| Phi-3.5 Mini 3.8B | ~2,3 Go | 4 Go | Etonnamment performant pour sa taille, fenetre de contexte de 128K |
Attentes realistes : Sur du materiel NAS sans GPU, un modele 7B genere environ 2-5 tokens par seconde. C'est utilisable pour des outils internes ou votre equipe peut attendre quelques secondes pour une reponse approfondie. Ce n'est pas adapte aux applications en temps reel destinees aux clients.
Option 2 : Cloud
Ideal pour : Les equipes qui veulent une mise en place rapide, une gestion d'infrastructure minimale et une mise a l'echelle facile.
Comment ca fonctionne : Vos documents sont traites et stockes dans des services cloud geres. Vous payez selon l'utilisation.
Bases de donnees vectorielles cloud avec lesquelles nous travaillons :
- Pinecone — Entierement gere, zero operations. Le tier serverless passe a zero quand inactif (vous ne payez que ce que vous utilisez). Certifie SOC 2 Type II. Recherche hybride integree. Ideal pour les equipes qui veulent le chemin le plus simple vers la production.
- Supabase + pgvector — PostgreSQL gere avec recherche vectorielle. A partir de 25 $/mois. L'avantage majeur : vous pouvez combiner la recherche par similarite vectorielle avec des requetes SQL traditionnelles et le Row-Level Security dans une seule base de donnees. Excellent pour appliquer le controle d'acces au niveau des documents.
- Qdrant Cloud — Version geree de Qdrant avec un tier gratuit. Aussi disponible en cloud hybride — leur logiciel tournant sur votre infrastructure.
- Weaviate Cloud — Modules de vectorisation integres, multi-tenancy, API GraphQL. Ideal pour le RAG multi-modal (texte + images).
LLM cloud — utilisez le fournisseur de votre choix :
Nous concevons votre systeme pour fonctionner avec le LLM qui correspond a vos besoins :
- OpenAI (GPT-4o, GPT-4o-mini) — Le plus largement integre. GPT-4o-mini offre un excellent rapport cout-performance pour les charges RAG.
- Anthropic (Claude Sonnet, Claude Haiku) — Fenetre de contexte de 200K, meilleur suivi d'instructions pour rester ancre dans le contexte recupere. Notre recommandation pour les deploiements ou la precision est critique.
- Google (Gemini 2.0 Flash, Gemini Pro) — Plus grandes fenetres de contexte de l'industrie (1M+ tokens). Gemini Flash est extremement rentable.
- Mistral (Large, Small) — Entreprise basee dans l'UE, bon positionnement RGPD, excellentes performances multilingues.
La plupart des requetes RAG coutent entre 0,001 $ et 0,05 $ selon le modele et la taille du contexte. Une equipe de 50 personnes effectuant 100 requetes par jour coute generalement 50-150 $/mois en frais d'API LLM.
Option 3 : Hybride (Notre Approche Recommandee)
Ideal pour : La plupart des entreprises. Equilibre securite et performance.
Comment ca fonctionne : Vos documents et votre base vectorielle restent sur votre infrastructure (locale ou dans votre propre VPC cloud). Seule l'etape de generation utilise une API LLM cloud — la requete plus le contexte recupere sont envoyes au modele, mais votre bibliotheque complete de documents ne quitte jamais votre controle.
Cela vous donne :
- Souverainete des donnees pour le stockage et la recuperation — vos documents restent sur votre materiel
- Generation rapide et de haute qualite a partir de LLM de pointe sans avoir besoin de materiel GPU couteux
- Flexibilite pour changer de fournisseur LLM sans reconstruire votre pipeline
- Rentabilite — infrastructure locale pour le gros du travail (stockage, embedding, recherche), API cloud uniquement pour l'etape legere de generation
Connecter Vos Sources de Donnees
Le RAG n'est aussi bon que les donnees auxquelles il peut acceder. Nous construisons des pipelines d'ingestion qui se connectent a tous les endroits ou vivent vos connaissances.
Google Workspace
Nous integrons directement avec les API Google Workspace en utilisant des comptes de service avec delegation a l'echelle du domaine :
- Google Drive — Indexation recursive des dossiers, Docs, Sheets, Slides et PDF. La synchronisation incrementale detecte les changements pour ne retraiter que les fichiers modifies.
- Gmail — Indexation des fils d'emails par plage de dates, label ou requete de recherche. Extraction du texte, des metadonnees et des pieces jointes.
- Google Sheets — Integration de donnees structurees dans la base de connaissances, rendant le contenu des feuilles de calcul cherchable par le sens.
Autres Sources Entreprise
La meme architecture de pipeline se connecte a :
- Notion — Pages et bases de donnees via l'API Notion
- Confluence — Espaces et pages via l'API Atlassian
- Slack — Historique de canaux et fils via l'API Slack Bot
- SharePoint / OneDrive — Documents via l'API Microsoft Graph
- Systemes de fichiers locaux — N'importe quel dossier sur votre NAS ou serveur
Pour l'analyse de documents, nous utilisons des outils comme Unstructured.io — une bibliotheque open-source qui gere les mises en page complexes incluant les tableaux, les PDF multi-colonnes, les documents scannes avec OCR, les presentations et plus encore. Elle peut etre auto-hebergee pour une souverainete complete des donnees.
La Securite : Le Non-Negociable
C'est la que la plupart des tutoriels RAG s'arretent et ou le vrai deploiement entreprise commence. Un systeme RAG sans securite adequate est une fuite de donnees en attente — un utilisateur pose une question et obtient des reponses provenant de documents qu'il n'aurait jamais du voir.
Controle d'Acces au Niveau des Documents
Chaque segment de document porte des metadonnees sur qui peut y acceder. Lors des requetes, les resultats sont filtres pour ne retourner que le contenu que l'utilisateur est autorise a consulter. Nous implementons cela a travers :
- Filtrage par metadonnees — Listes de controle d'acces stockees avec chaque vecteur, appliquees au moment de la requete
- Row-Level Security — Avec Supabase/PostgreSQL, des politiques au niveau de la base de donnees impossibles a contourner depuis la couche applicative
- Synchronisation des ACL sources — Synchronisation periodique avec les permissions de votre systeme source (ex. : parametres de partage Google Drive)
Chiffrement
- Au repos : Chiffrement de volume sur les appareils NAS (Asustor ADM supporte AES-256). Les fournisseurs cloud chiffrent par defaut.
- En transit : TLS 1.2+ pour toutes les communications API. Pour les deploiements locaux, nous configurons des reverse proxies avec certificats TLS devant les bases vectorielles.
- Point important : Les embeddings vectoriels ne peuvent pas etre chiffres tout en supportant la recherche par similarite. C'est pourquoi le controle d'acces au niveau de la couche de requetes est critique — les vecteurs eux-memes doivent etre cherchables, donc le perimetre de securite se situe au niveau applicatif et base de donnees.
Conformite
- RGPD — Le droit a l'effacement necessite la capacite d'identifier et supprimer tous les vecteurs derives des donnees d'une personne specifique. Nous integrons le suivi de lignee documentaire dans chaque pipeline pour que vous puissiez tracer n'importe quel vecteur jusqu'a son document source.
- SOC 2 — Disponible chez Pinecone, Supabase (plan Team) et tous les principaux fournisseurs cloud. Pour le sur site, la posture SOC 2 de votre propre organisation s'applique.
- Residence des donnees — Le sur site vous donne un controle total. Les deploiements cloud peuvent etre verrouilles par region (stockage EU uniquement pour les exigences europeennes).
Comment HUBBVEE Deploie le RAG
Nous suivons notre methodologie Voir, Trier, Agir :
Voir — Nous auditons votre paysage de connaissances actuel. Ou vivent les documents? Quels formats? Combien? Qui a besoin d'acceder a quoi? Quelles sont vos exigences de securite et de conformite?
Trier — Nous concevons l'architecture. Local, cloud ou hybride? Quelle base vectorielle? Quel LLM? Quelle strategie de decoupage convient a vos types de documents? Nous priorisons en fonction de ce qui apportera le plus de valeur le plus rapidement.
Agir — Nous construisons et deployons. Pipelines d'ingestion de documents, configuration de la base vectorielle, integration LLM, controle d'acces et une interface simple que votre equipe peut reellement utiliser. Ensuite nous formons votre equipe et vous remettons les cles.
Un deploiement typique pour une equipe de petite a moyenne taille prend 2 a 4 semaines de l'audit a la production.
Pret a rendre les connaissances de votre entreprise reellement accessibles? Parlons de votre deploiement RAG.