Code ouvert par défaut, Enterprise pour le commercial
Démarrez avec Community self-hosted, passez à Pro/Scale pour le Cloud, ou à Enterprise pour SSO, SLA et accompagnement.
Community source-available, Cloud et Enterprise
IgnitionRAG commence par Community : le code du dépôt, forkable, self-hosted, sans clé licence pour l'évaluation et l'usage non commercial. Pro et Scale ajoutent l'hébergement opéré ; Enterprise ajoute la licence commerciale, le support et les garanties de production.
Forkez IgnitionRAG Community et déployez votre propre backend RAG
Code visible dans ce dépôt, Docker Compose, accès produit complet, BYOK, MCP, SDKs et widgets. Usage personnel, audit, évaluation et non commercial autorisés. L'usage commercial nécessite une licence Enterprise.
Community
- Code Community forkable
- Self-host Docker Compose
- Accès produit complet
- Aucune clé licence
Pro
- 15 Collections
- 2 000 Documents
- 20 Workflows
- 5 000 Exécutions/mois
- 5 Serveurs MCP
- Tous les déclencheurs
- Accès API + SDK
- 1 Utilisateur (solo)
Scale
- 50 Collections
- 10 000 Documents
- 100 Workflows
- 50 000 Exécutions/mois
- 50 Serveurs MCP
- Tous les déclencheurs
- Accès API + SDK
- 15 Membres
- Support prioritaire
Enterprise
Enterprise
Support, SLA et déploiement dédié
- Support prioritaire
- Multi-tenant nested (cabinet → vos clients)
- Déploiement dédié ou Cloud managé
- Tout illimité
- BYOK (vos propres clés)
- SLA garanti
- Onboarding accompagné
- Domaine personnalisé
- SSO / SAML
Des questions ? Des réponses.
Tout ce que vous devez savoir.
Quelle différence avec un chatbot classique ?
Un chatbot classique suit des scripts prédéfinis ou répond de mémoire sans sources. IgnitionRAG utilise le RAG : il cherche dans vos documents en temps réel pour répondre avec des informations précises et sourcées. Au-delà du chat, vous avez des agents autonomes, des workflows et une API pour construire des systèmes IA complets.
Pourquoi rendre le code IgnitionRAG disponible ?
Le RAG touche aux données, aux droits d'accès et aux coûts LLM : les équipes doivent pouvoir auditer le code avant de le mettre en production. Community donne cette transparence pour l'évaluation et l'usage non commercial. L'usage commercial nécessite une licence Enterprise : support, SLA, SSO et accompagnement.
Quelle différence avec Langflow / Flowise / Dify ?
Langflow et Flowise sont des builders visuels pour expérimenter avec des pipelines LLM. Ils sont parfaits pour les POCs mais manquent souvent de l'observabilité, du scaling et des outils de production (SDK, API robuste, A/B testing). IgnitionRAG est conçu pour aller de l'expérimentation à la production sans tout reconstruire.
Dois-je savoir coder ?
Non pour commencer. L'interface no-code vous permet de créer des assistants et workflows en quelques clics. Mais si vous codez, vous accédez à une API complète, des SDK TypeScript/Python, et un contrôle total du pipeline — le meilleur des deux mondes.
Puis-je utiliser mes propres clés API ?
Oui, c'est natif. BYOK (Bring Your Own Keys) vous permet d'utiliser vos clés OpenAI, Anthropic, ou autres providers. Vous gardez le contrôle total des coûts et des modèles. Nous ne prenons pas de commission sur votre usage LLM.
Puis-je intégrer le widget à mon site ?
Oui, en 2 lignes de code. Le widget est embeddable sur n'importe quel site ou application. Styles personnalisables, contexte injectable, et analytics intégrés pour suivre les conversations.
Qu'est-ce que le RAG, concrètement ?
RAG signifie Retrieval-Augmented Generation. L'idée : au lieu de demander à un modèle de langage de répondre "de mémoire" (ce qui produit des hallucinations), on cherche d'abord dans vos documents les passages pertinents, puis on les donne en contexte au modèle pour qu'il formule une réponse ancrée et sourcée. Résultat : des réponses fiables, vérifiables, qui évoluent avec vos données sans réentraîner quoi que ce soit.
Mes données restent-elles privées ? Où sont-elles stockées ?
Oui. Vos documents et leurs vecteurs sont stockés dans votre collection dédiée — jamais mélangés avec ceux d'autres clients. Nous n'entraînons aucun modèle sur vos données. Les LLM (OpenAI, Anthropic) sont appelés via vos propres clés en BYOK, donc vos requêtes ne passent pas par nos comptes. Hébergement en France, conforme RGPD, option on-premise disponible pour les enterprises.
Prêt à forker votre backend RAG ?
Démarrez avec Community, gardez le contrôle du code, de votre branche et des coûts, puis ajoutez Cloud, support ou Enterprise quand la production l'exige.