Deliver the document AI your clients are waiting for
Your team has been stuck building RAG in-house for 6 months? What an integrator delivers in 6 months and €50-200K, our platform deploys for your clients in 3 weeks. EU hosting, no markup on your LLM keys.
Build in natural language
Describe your RAG pipeline to the in-builder agent, or drive it from Claude and Cursor via MCP. 35+ nodes assemble themselves.
Built-in AI governance
EU AI Act and GDPR classification, source lineage, retrieval audit, right-to-erasure. Built for regulated sectors.
Wired into your stack
Ingest from Microsoft 365, SharePoint, Azure and the web. Deliver in Slack, Teams and WhatsApp. TypeScript/Python SDKs and an MCP server.
Your keys, zero markup
BYOK: OpenAI, Anthropic, Mistral, Azure. You pay your providers directly. Hosted in France, GDPR-compliant.
Compatible with every LLM provider, with no token markup
Connect your own OpenAI, Anthropic, Mistral or Azure OpenAI keys. You pay the providers directly.
A complete RAG platform from POC to production
Multimodal ingestion, hybrid search, reranking, agents with tools — without assembling five frameworks.
Text, PDF, images, tables
Import PDFs, DOCX, PPTX, Excel, Parquet, JSON and images. OCR, figure extraction, contextual chunking — we handle it all.
Describe the workflow, the agent builds it
Tell the in-builder agent what you want in plain language, or drive it from Claude and Cursor via MCP. 35+ nodes assemble and connect. Drag-and-drop stays there to fine-tune.
One platform, three roles in your firm
The CEO sees the ROI. Consultants use the tool. The tech team integrates. Everyone works on the same data, no friction.
For the CEO / founder
ROI dashboards, GDPR audit logs, RBAC governance, full traceability. Production metrics, not promises.
For consultants
Drag & drop imports, user feedback, widget deployment, cost and quality monitoring. Not a single line of code to write.
For the tech team
REST API with OpenAPI, TypeScript and Python SDKs, native MCP server. Plug your agent tools in under 5 minutes, without a black box.
// 1. Install
$ bun add @ignitionai/sdk
import { IgnitionAI } from "@ignitionai/sdk";
const ai = new IgnitionAI({ apiKey });
const stream = await ai.chat.stream({
collectionId: "docs",
message: "How do I deploy?",
});
for await ({ delta } of stream) {
process.stdout.write(delta);
}Your data in, your answers out
Ingest your data where it lives, answer where your clients are. Native connectors, no assembly.
Data sources
Delivery channels
One license for your clients, plans to evaluate
The main channel remains Cloud, support and dedicated deployments. Free, Pro and Scale plans exist to evaluate the platform self-service before deploying.
Deploy IgnitionRAG for your clients with a firm license
Dedicated deployment, guided onboarding, nested firm → client multi-tenancy, priority support, and commercial terms tailored to your portfolio.
Pro
- 15 Collections
- 2,000 Documents
- 20 Workflows
- 5,000 Runs/month
- 5 MCP Servers
- All triggers
- API + SDK access
- 1 User (solo)
Scale
- 50 Collections
- 10,000 Documents
- 100 Workflows
- 50,000 Runs/month
- 50 MCP Servers
- All triggers
- API + SDK access
- 15 Members
- Priority support
Enterprise License
Firm license
Self-hosted or hosted by us
- Hands-on onboarding
- Nested multi-tenant (firm → your clients)
- Dedicated deployment
- Unlimited everything
- Your own LLM keys
- Guaranteed SLA
- Dedicated support
- Custom domain
- SSO / SAML
Questions? Answers.
Everything you need to know.
Qu'est-ce qu'IgnitionRAG ?
IgnitionRAG est une plateforme RAG-as-a-Service qui permet aux agences et cabinets de conseil de déployer des systèmes de retrieval-augmented generation pour leurs clients en 3 semaines, contre 6 mois et 50-200K€ avec une ESN. Hébergée en France, conforme RGPD, avec BYOK (zéro markup sur les clés LLM).
IgnitionRAG est-il conforme au RGPD ?
Oui. IgnitionRAG est hébergé en France, les données ne transitent pas par nos comptes (architecture BYOK), et la plateforme est conforme au RGPD. Une DPA (Data Processing Agreement) est disponible pour les licences cabinet. Les documents clients restent dans l'infrastructure du cabinet ou sont hébergés sur notre infrastructure française isolée.
Quelle est la différence entre IgnitionRAG et Dify / Flowise / Langflow ?
Dify, Flowise et Langflow sont des builders visuels open-source optimaux pour les POCs mais qui nécessitent un assemblage manuel de plusieurs frameworks pour la production. IgnitionRAG est une plateforme prête pour la production : observabilité native, A/B testing de pipelines, multi-tenant imbriqué (cabinet vers clients), serveur MCP avec 32 outils, et widgets déployables en 1 ligne, sans assemblage.
Puis-je utiliser mes propres clés LLM avec IgnitionRAG ?
Oui, IgnitionRAG fonctionne en mode BYOK (Bring Your Own Key). Vous connectez vos clés OpenAI, Anthropic, Mistral ou Azure OpenAI. Vous payez les providers directement : IgnitionRAG ne prend aucune marge sur les tokens LLM.
Combien de temps faut-il pour déployer un projet RAG avec IgnitionRAG ?
Un premier POC peut être opérationnel en 1 journée avec le plan Free. Un déploiement client complet (ingestion multimodale, recherche hybride, agents, widget) prend environ 3 semaines. Cela remplace typiquement un projet sur mesure de 4 à 6 mois facturé 50 000 à 200 000 € par une ESN.
IgnitionRAG propose-t-il un serveur MCP ?
Oui, IgnitionRAG intègre un serveur MCP (Model Context Protocol) natif avec 32 outils compatibles Claude, Cursor et VS Code. Cela permet aux développeurs d'interagir avec leur pipeline RAG, leurs collections et leurs agents directement depuis leur environnement de développement.
Qu'est-ce que la licence cabinet et comment fonctionne le multi-tenant ?
La licence cabinet permet à un cabinet de conseil ou une ESN de déployer IgnitionRAG pour l'ensemble de ses clients avec un multi-tenant imbriqué : le cabinet gère son instance, et chaque client a son propre tenant isolé. Inclut déploiement dédié, onboarding accompagné, SLA garanti et support prioritaire. Pricing sur devis.
IgnitionRAG peut-il être self-hosté ?
Oui, IgnitionRAG est disponible en self-hosting via Docker. Cette option est incluse dans la licence cabinet et permet un contrôle total sur l'infrastructure, la conformité réglementaire et la sécurité des données. L'hébergement cloud géré est également disponible, avec des serveurs situés en France.
Quels types de documents IgnitionRAG peut-il ingérer ?
IgnitionRAG prend en charge l'ingestion multimodale : PDF, DOCX, PPTX, Excel, images (avec OCR), et extraction de tableaux et figures. Le chunking est contextuel (pas par simple découpage) et le pipeline inclut la recherche hybride vectorielle + BM25 avec reranking Jina/LLM pour une précision optimale.
Quel est le prix d'IgnitionRAG ?
IgnitionRAG propose 4 plans : Free (0€/mois, 1 collection, 50 documents), Pro (99€/mois, 15 collections, 2000 documents, 5 serveurs MCP), Scale (399€/mois, 50 collections, 10000 documents, 50 serveurs MCP, 15 membres), et Licence Cabinet (sur devis, self-hosted ou dédié, multi-tenant, SLA). Aucun engagement, résiliation à tout moment.
Pourquoi choisir IgnitionRAG plutôt qu'un projet RAG sur mesure avec une ESN ?
Un projet RAG sur mesure avec une ESN coûte typiquement 50 000 à 200 000 € et prend 4 à 6 mois, avec le risque de devoir réassembler plusieurs frameworks open-source. IgnitionRAG déploie la même infrastructure en 3 semaines pour un coût de 99 à 399 €/mois, avec un produit déjà intégré, testé et prêt pour la production.
Quels fournisseurs LLM sont compatibles avec IgnitionRAG ?
IgnitionRAG est agnostique LLM et compatible avec OpenAI, Anthropic (Claude), Mistral et Azure OpenAI. Vous utilisez vos propres clés API sans aucune marge ajoutée par IgnitionRAG.
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