Comment fonctionne la base de connaissances

LE PRINCIPE DU RAG (RETRIEVAL-AUGMENTED GENERATION)

Le RAG est la technique au cœur de votre base de connaissances. Plutôt que de s'appuyer seulement sur les connaissances générales du modèle de langage, votre assistant va chercher dans vos fiches les passages utiles à chaque message qu'on lui écrit.

Ses réponses s'appuient ainsi sur ce que vous avez écrit, et non sur des généralités.

RECHERCHE SÉMANTIQUE

Quand un client vous écrit, la recherche part de ses derniers messages : elle compare le sens de la demande au sens de vos fiches, sans dépendre des mots exacts employés.

Par exemple, si un client demande « Vous êtes ouverts le samedi ? », la recherche peut retrouver votre fiche « Horaires » même si elle est formulée autrement.

SÉLECTION DES PASSAGES PERTINENTS

À chaque message, la recherche automatique retient au plus 3 passages, et écarte ceux dont le sens est trop éloigné de la demande. Quand votre assistant lance de lui-même une recherche ciblée pendant l'échange, il peut retenir jusqu'à 5 passages par requête.

Ces extraits sont fournis au modèle de langage, qui s'en sert pour rédiger sa réponse. Quand une information n'y figure pas, il a pour consigne de ne pas l'inventer.

FLUX COMPLET, POUR UN E-MAIL

Voici le parcours d'un e-mail, de sa réception à la réponse :

• Un client vous écrit
• Ses derniers messages, trois au plus, sont regroupés en une seule requête de recherche sémantique
• Une recherche vectorielle est effectuée dans l'espace de recherche de votre établissement
• Les passages les plus pertinents sont retenus (3 au plus)
• Le modèle de langage reçoit le message accompagné de ces extraits
• Il peut lancer une recherche ciblée s'il lui manque un détail, puis il rédige sa réponse
• Selon votre réglage, la réponse vous attend comme brouillon à valider, ou part seule — sauf si un garde-fou la retient